Akıllı telefonlarla trafik kazalarının önlenmesi için bir sistem önerisi
A system proposal to avoid traffic accidents using smart phones
- Tez No: 625870
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Trafik, Ulaşım, Computer Engineering and Computer Science and Control, Traffic, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Sayısı gittikçe artarak günlük hayatın parçası haline gelen akıllı telefonlar, taşıdıkları sensörler ile trafik kazalarının önlenmesinde katkıda bulunabilirler. Bu çalışmada akıllı telefonla gerçekleşebilecek böyle bir sistemin temel öğeleri, mimarisi, uygulanabilirliği ve avantajlarını incelemektedir. Sistem temel sürüş manevralarını inceleyerek sürüşün aşamaları hakkında tahminde bulunurken, bu aşamalarının yapıldığı yol, araç, hava ve trafik şartlarını gibi dinamik faktörler bağlamında değerlendirir. Yol ve hava şartlarına göre ayarlanmayan hız, hava şartları, konum bilgisinden hız limitlerini tespit ederek hızlanma, ani duruşlar, hatalı sollama, araç geçme, dönüş manevraları, sürüş alışkanlıkları, tehlikeli sürüş manevralarının tespiti sistemin kullandığı temel verilerdir. Önerilen sistem sadece sürüş destek sistemi olarak değil, aynı zamanda akıllı karakutu olarak sürücü hatalarından kaynaklanan trafik kazalarının azaltılmasında rol oynar. Bu çalışmada literatürde ilk kez sürüşün hareket izi olarak yeniden oluşturulması yoluyla görsel olarak analiz ediyoruz. Böylece her türlü sürüs manevrası ve olayı kolay ve yüksek hızla sınıflandırılabilir. Önerdiğimiz sistemi esnek raporlama ile sürücü destek sistemi, sigorta için profil belirleme ya da trafik denetimi eğitimi amaçlı kullanabiliyoruz.
Özet (Çeviri)
In this study, we propose an advanced system, which detects, interprets vehicle driving maneuvers in a dynamic road context. Although our focus is on reducing driver oriented causes of traffic accidents. such a system can be used in various applications such as ADAS, driver profiling, fuel economy, insurance telematics. This goal can be achieved as both online and black box models. With the advent of technology, most of the contemporary smart phones provide required sensors, and data processing environment with a decent connection to cloud databases. Context sensitive data collected from smartphone sensors are interpreted according to the experiences of the other drivers on the same geographical location segment and similar dynamic conditions. Machine learning techniques can provide a solid, accurate and robust analysis of the multi constrain road conditions. In this architecture we propose 3 novelties whıch help to model any kind of driving maneuvers.
Benzer Tezler
- Mobil cihazlar ile sunucu temelli araçlar arası haberleşme ve sürücü bilgilendirme sistemi
Vehicle to vehicle communication and driver information system based on server via mobile phone
GÜL FATMA TÜRKER
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AKİF KUTLU
- Bulanık mantık tabanlı güvenli sürüş androıd uygulaması
Fuzzy logic based safe driving android application
BERAT CAN ŞENEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiSistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU YILMAZ
- Next generation wireless networks for social good
Sosyal fayda için yeni nesil telsiz ağlar
SULTAN ÇOĞAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ
- Parafac channel estimation in RIS and UAV aided MISO systems and its sum rate performance
RIS ve İHA destekli MISO sistemlerde parafac kanal kestirimi ve onun toplam iletim hız performasına etkisi
AHMED MOALLIM HASHI MOHAMMED AHMED MOALLIM HASHI MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- Mobile application classification using machine learning
Makine öğrenimi tabanlı akıllı telefon uygulama kategori tahmini
ANIL YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE GELAL SOYAK
DOÇ. DR. CEMAL OKAN ŞAKAR