uusi projekti

2026-04-12 10:28:57 +03:00
parent 094b183c17
commit 2f140c8a15
16 changed files with 521 additions and 102 deletions
--- a/projektit/projekti1.md
+++ b/projektit/projekti1.md
@@ -0,0 +1,83 @@
+---
+
+title: UWB-paikannus sisätiloihin (2024)
+tags: project
+slideOptions:
+  text-align: left,
+  transition: slide,
+  theme: white,
+  hideAddressBar: true,
+  touch: true,
+  slideNumber: true,
+  controls: true,
+  controlsLayout: 'bottom-right'
+  spotlight:
+    enabled: true 
+
+---
+
+# UWB-paikannus sisätiloihin (2026)
+
+---
+
+![](https://gitlab.dclabra.fi/wiki/uploads/upload_dbe5eca9539b590febdb95942eaa16a7.jpg)
+
+
+----
+
+Ennakkotietona annettakoon pisteiden kohdistaminen yllä olevaan kuvatiedostoon:
+
+- y=0 yläreunan seinän sisäpinta, x=0 kassakoneiden keskilinja
+- y=5220 alareunan seinän sisäpinta, x=10406 oikealla seinän sisäpinta
+
+Paikassa n. 100, 2500 on yksi latausasema kärryille, siinä on sisäänkäynti kauppaan (turvaportit)
+Paikassa n. 900, 3600 on varsinainen latausasema joka on alakerrassa. Sieltä on liukuportaat vasemmalle kuvassa. Siellä ei ole kunnollista paikannusta joka aiheuttaa paikan hyppimistä. Nämä latausasemat eivät ole kiinnostavia tietoja.
+
+Eli yhden yksikön muutos koordinaateissa vastaa noin yhden senttimetrin muutosta "kartalla"?
+
+---
+
+# Dataformaatti 
+
+Datan formaatti on esitetty alla. Data itsessään on taltioituna csv-tiedostoihin. CSV-tiedostoja on paljon ja niissä on miljoonia rivejä, joten raakadatan käsittely voi olla raskasta. 
+
+
+![](https://gitlab.dclabra.fi/wiki/uploads/upload_b7a59c88b50fda806ec103ad2bbeeb6b.png)
+
+Varsinaisen ETL-/ELT-prosessin jälkeen data pitäisi olla esikäsitelty ja siivottu. Tämä prosessi on kuitenkin syytä tehdä heti alkuun, jotta myöhemmät dataan liittyvät operaatiot olisivat nopeampia.
+
+---
+
+Tehtävälistaa:
+
+ - Data platform
+     - MariaDB-tietokantakontti
+     - Jupyterlab-kontti ETL-prosessia ja data-analyysia varten
+     
+ - Visualisointi historiadatan perusteella
+     - Kärryjen liikkeet kaupan layoutissa
+    
+ - Outlierit pois datasta (x,y-pisteet, jotka ylittävät rajat)
+ - Läpimenoaika, "kuumat alueet" (eli missä on vietetty aikaa)
+ - Tilastoja
+     - Datan ajallinen täsmällisyys (näytevälin dt keskiarvo ja keskihajonta)
+     - Datan paikannustäsmällisyys (outlayreiden esiintymistaajuus, paikannuksen kohina eli x,y-koordinaatin heittelehtiminen luonnottomasti)
+     - Raportteja päivä-, viikko-, kuukausitason "liikennöinnistä"
+     - Läpimenoaikojen tilastointi (eri aukioloajan tunteina, eri päivinä, ruuhkahuippujen / hiljaisimpien aikojen löytäminen)
+     - Kuinka monta kassaa on käytössä eri aukioloajan tunteina, eri päivinä
+     - Kassajonojen kertyminen (kuinka monta asiakasta jonottaa kuinka monessa jonossa)
+ - (x,y)-koordinaattien skaalaus mittayksikköön [m]
+     - Keskimääräinen kärryjen kulkema matka
+     - Kärryjen nopeus [km/h], nopeuden liukuva keskiarvoistus (valon nopeudella / mach-nopeuksilla tapahtuvien liikkeiden karsiminen pois)
+     - Ostoskärryjen tasainen kierto, onko kärryjä, jotka ovat erittäin paljon/vähän käytössä
+ - Visualisointeja ja tilastoja
+     - kuumat alueet visualisoituna pohjakuvaan 
+         - eri aikaväleinä: 9.00-11.00; 11.00-13.00; 13.00-15.00; 15.00-17.00; 17.00-19.00; 19.00-21.00 
+         - eri viikonpäivinä
+     - Tilastot ja kuvaajat yllä mainitusta (esim histogrammit)
+ - Useamman datalähteen yhdistäminen
+     - Esim. avoimen säätietohistorian yhdistäminen eri tuntien kävijämääriin
+     - Jotain muuta, asiakkaalle mahdollisesti lisäarvoa tuottavaa - keksikää jotain jännää!
+ 
+---
+