Geri Dön

Driver aggressiveness analysis using multisensory data fusion

Çoklu sensör verisi kaynaştırımı kullanarak sürücü agresifliği analizi

  1. Tez No: 618385
  2. Yazar: ÖMÜRCAN KUMTEPE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Her yıl dünya çapında büyük sayıda trafik kazası gerçekleşmektedir. Bu trafik kazaları can kayıplarına, ciddi sağlık problemlerine ve büyük ekonomik maliyete yol açmaktadır. Bu trafik kazalarının büyük kısmı agresif sürüş davranışı kaynaklı olarak meydana gelmektedir. Bu nedenle, sürücü agresifliğinin tespit edilip ilgili kurumlar tarafından önlem alınmasının sağlanması trafik kazalarının sayısını önemli ölçüde azaltacaktır. Agresifliğin psikolojik bir olay olmasına karşın, ani şerit değişikilikleri, güvensiz takip mesafesi ve ani ivmelenme gibi sürüş davranışlarının gözlemlenmesi ile analiz edilmesi mümkündür. Bu tez çalışmasında, sürücü agresifliğinin tespit edilmesi için araç üzerinde çalışacak bir sistem sunulmuştur. Sunulan sistem, görsel veri ve sensör verisinin ilgili sürüşü tanımlamak üzere kaynaştırılması ve ilgili sürüşün agresif sürüş davranışı içerip içermediğine karar verilmesine dayanmaktadır. Kameradan alınan veri yol çizgilerinin ve yoldaki araçların tespiti içn kullanılmakta, denetleyici alanı ağ veriyolundan ise araç ve motor hızı bilgisi elde edilmektedir. Elde edilen bu bilgiler, sürüşleri tanımlayan öznitelik vektörlerini elde edilmek için kullanılmaktadır. Bu öznitelik vektörleri zaman serisi şeklindeki verilerin Gaussian dağılımlar olarak modellenmesi ile elde edilmektedir. Bir destek vektör makinesi (SVM) sınıflayıcısı öznitelik vektörlerinin agresiflik içeriği hakkında sınıflandırılması için kullanılmaktadır. Sistem gerçek trafik verisi ile test edilmiş ve %94.0 oranında doğruluk payı ile başarı göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Every year a vast number of traffic accidents occur globally. These traffic accidents cause fatalities, severe injuries and huge economical cost. Most of these traffic accidents occur due to aggressive driving behaviour. Therefore, detection of driver aggressiveness could help reducing the number of traffic accidents by warning related authorities to take necessary precautions. Although aggressiveness is a psychological phenomenon, driver aggressiveness can be analysed by monitoring certain driving behaviour such as abrupt lane changes, unsafe following distance and excess acceleration and deceleration. In this thesis work, a method is introduced in order to detect aggressive driving behaviour using a system on vehicle. The proposed method is based on fusion of visual and other sensor information to characterize related driving session and to decide whether the session involves aggressive driving behaviour. Visual information is used to detect road lines and vehicle images; whereas CAN bus information provides certain driving data such as vehicle speed and engine speed. Both information is used to obtain feature vectors which represent a driving session. These feature vectors are obtained by modelling time series data by Gaussian distributions. An SVM classifier is utilized to classify the feature vectors in order for aggressiveness decision. The proposed system is tested by real traffic data and it achieved an aggressive driving detection rate of 94.0%.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    605809

    A model based flight control system design approach for micro aerial vehicles using integrated flight testing and hil simulations

    Küçük boyutlu insansız hava araçları üzerinde sistem tanılama, uçuş kontrol sistem tasarımı ve donanım ile benzetim uygulamaları

    BURAK YÜKSEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN

  2. Tez No

    798005

    Determination of miRNA profile and partial protein analysis in secreting exosomes from chordoma cells

    Kordoma hücelerinden salgılanan eksozomların miRNA profillerinin belirlenmesi ve kısmi protein analizlerinin belirlenmesi

    UTKU ÖZBEY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyoteknolojiYeditepe Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER FARUK BAYRAK

  3. Tez No

    348799

    Okul servis sürücülerinin stres durumları ile trafikteki öfke ve saldırganlık seviyelerinin trafik cezası almalarıyla ilişkisi: Ankara ili örneği

    The relationship of school bus drivers' stress, anger and aggression levels in the traffic by getting traffic fine: A case study of Ankara

    BARIŞ AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    PsikolojiKara Harp Okulu Komutanlığı

    Güvenlik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM HOVARDAOĞLU

  4. Tez No

    137325

    Bilişim sektöründe pazar odaklılık, yenilik stratejileri ve yenilik kabiliyeti arasındaki ilişkiler ve bunların şirket performansı üzerindeki etkileri

    Relationships between market orientation, innovation strategies and innovative capability in information industry and effects of these on firm's performance

    GÜLŞEN AKMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İşletmeGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CENGİZ YILMAZ

  5. Tez No

    69155

    Futbol fanatizminin sosyolojik açıdan tahlili

    The Analysis of football fanaticism from sociological angle

    MURAT BOZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    SporMarmara Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DİLAVER CEBECİ

Geri Dön