Uykulu sürücü belirleme süreci
Drowsy driver detection system
- Tez No: 197902
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET DEMİRER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kazalar, Trafik, Accidents, Traffic
- Anahtar Kelimeler: uykulu sürücü, YCbCr, göz durumu, drowsy driver, YCbCr color space, eye state
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma ile uykulu sürücü belirleme teknikleri araştırılmıştır. Araç içinde sürücübölgesine yerleştirilmiş bir kameradan alınan görüntüler ile sürücünün baş ve gözhareketleri incelenmiş, sürücünün uyku halinin belirlenmesine çalışılmıştır.Alınan görüntülerle sürücü baş hareketleri takibi ile yüz bölgesi tespit edilmektedir.Daha sonra yüz bölgesi içinde gözler bulunarak gözlerin durumu belirlenmektedir.Gözlerin durumunun belirlenmesi için iki yöntem kullanılmıştır. Göz bölgesindekiyoğunluk değişimlerinin incelenmesi ve YCbCr renk modeli kullanılarak ten rengiolmayan bölgelerin ayrıştırılması yöntemlerinden faydalanılmaktadır. Her iki göziçin de ardı ardına göz kırpma süresinden daha uzun, kapalı durumu belirlenmesiile sürücüye sesli uyarı verilmektedir. Sistem aynı zamanda, gözlerin yerininbulunamaması veya gözleri açık uyuyan sürücüler için uzun süre göz kırpılmamasıdurumlarında sürücüye uyarı vermektedir.Gece sürüşleri için ışık kaynağı kullanılmaktadır. Işık kaynağı, araç içinde,sürücünün yüzünün yeterince ışık alabileceği şekilde yerleştirilmektedir. Işıkkaynağının sürücünün gözlerini rahatsız etmemesi için filtre kullanılmaktadır.Sistemde, saniyede 30 tane 320x240 çözünürlüğünde resim yollayabilen, LogitechQuickcam Express bilgisayar kamerası kullanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, tecniques for detecting drowsy driver has been investigated. Thesystem uses a webcam camera to determine the driver?s eye state and headmotion for warning the driver when drowsy driver is detected. The camera islocated behind the steering wheel in the vehicle.The system determines the driver?s face area with using head motion. Thendetermines the eye area in the face area. Finally the system determines the eye?sstate. Two methods are used to determine eye?s state. First method measuresdistance between the intensity changes in the eye area and second methodmeasures distance between the center of the non-skin area. In such a case whenclose eye is detected, sound warning is used to alert the driver. The system is alsoable to detect when the eyes cannot be found.The system uses desk lamp for travelling at night. The lamp is used with filter toprotect the eyes from a distracting light. The system runs with Logitech QuickcamExpress webcam using 320x240 size images with 30 fps video.
Benzer Tezler
- Kanal tabanlı özellik temsili ve derin öğrenmeye dayalı uykululuk sınıflandırması
Drowsiness classification based on channel-based feature representation and deep learning
MUSTAFA RIFAT ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ
- Coğrafi konum ve sensör verileri ile gözetimsiz sürücü performansı skorlama
Unsupervised driver performance scoring using geographical position and sensor data
OZAN FIRAT ÖZGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN TAHA HAYVACI
- Akıllı algoritmalar kullanarak sürücü davranışı algılama
Driver behavior detection using intelligent algorithms
NAIF ABDULRAHEEM MAHMOOD ALZEBARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- Towards the development of an autonomous system for driver's drowsiness detection and alertness using a high-fidelity driving simulator
Yüksek hassasiyetli sürüş simülatörü kullanılarak sürücünün uykululuk tespiti ve uyanıklığı için otonom bir sistemin geliştirilmesine doğru
RIAZ MINHAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEREN SEMİZ GÜRSOY
- Drowsy driver detection using image processing
Görüntü işleme ile uykulu sürücü tespiti
ARDA GİRİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY PARNAS