Sürücülerde uykululuk hali tespit sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of drowsiness detection system for drivers
- Tez No: 754097
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ZENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Uykululuk halinin önceden tespit edilmesi, uykululuğa bağlı trafik kazalarını önlemek, fiziksel ve ekonomik kayıpların önüne geçmek açısından önemlidir. Bir kamera yardımı ile kişilerin görüntüleri üzerinde görüntü işleme teknikleri uygulanarak uykululuk halini önceden kestirmek mümkündür. Bu tezde, literatürde kullaılan uykululuk ölçme yöntemleri, veri kümeleri ve görüntü işleme tekniği incelenmiş ve uyarlamalı bir eşik değeri hesaplama yöntemi önerilmiştir. Veri kümelerinden yararlanılarak uykululuk halinin tespit edilmesinde büyük bilgiye sahip olan göz bölgesinden gelen öznitelikler ile göz kırpma ve uzun süreli göz kapama tespiti yapmak için sabit ve uyarlamalı eşik değerleri ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Böylece, kısa süreli göz kırpma ile uzun süreli göz kapamanın daha iyi ayırt edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada önerilen uyarlamalı eşik değerinin sabit bir eşik değerinden çok daha başarılı göz kırpma tespiti sonuçları verdiği, iki farklı veri kümesi üzerinde yapılan deneyler ile doğrulanmıştır. Uykululuk tespiti için literatürde CLOSDUR ve PERCLOS yöntemleri kullanılmıştır. Uyarlamalı eşik değeri kullanılarak elde edilen göz açıklığı bilgisi ile gözün bir dakika için kapalı olduğu sürenin yüzdesel ifadesi (PERCLOS) belirlenmiş ve uzun süreli göz kapama bilgisi (CLOSDUR) ile birleştirilerek uykululuk tespiti çalışamaları yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar literatürde bulunan veri kümelerinin gerçek referans değerleriyle büyük oranda uyuşmaktadır.
Özet (Çeviri)
Detecting drowsiness in advance is very important for preventing possible traffic accidents due to fatigue which result in physical and economic losses. It is possible to predict drowsiness by applying computer vision techniques to facial video captures using a camera. In this thesis, drowsiness measurement methods, data sets and image processing techniques used in the literature were examined and an adaptive threshold value method was proposed. Using datasets, features from the eye region, which have great knowledge in the detection of drowsiness, as well as fixed and adaptive threshold values for blink and long-term eye-closure detection were evaluated separately. This is intended to enable a better distinction between short-term blinks and long-term blinks. It was verified through experiments on two different datasets that the proposed adaptive threshold approach provides much more successful blink detection results than a fixed threshold. CLOSDUR and PERCLOS methods have been used in the literature for drowsiness detection. The percentile expression of the time the eye is closed for one minute (PERCLOS) was determined with the eye-opening information obtained using the adaptive threshold, and drowsiness detection studies were performed by combining it with the long-term eye-closure information (CLOSDUR). The results obtained are in good agreement with the actual reference values of the data sets found in the literature.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı sürücü yorgunluğu sezme ve tahmin sistemi geliştirilmesi
Detecting drivers' fatigue and development of a prediction system based on deep learning
BURCU KIR SAVAŞ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- Python ve Arduino haberleşmesi kullanarak uyku modu uyarı sistemi
Sleep mode warning system using Python and Arduino communication
SARKHAN RZAYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL TEKİN
- Ağır vasıta araç kullanıcılarında uykusuzluk sıklığı ve etkileyen faktörler
Frequency of insomnia in drivers of heavy vehicles and effecting factors
CİHAN ÖNEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Halk SağlığıErciyes ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSKENDER GÜN
- Uzun yol otobüs sürücülerinde uyku bozukluğu sıklığının belirlenmesi
Determination of sleeping disorder frequency in long-distance bus drivers
FATMA ZEYNEP ORAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Aile HekimliğiErciyes ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. MÜMTAZ MAZICIOĞLU
- Ağır vasıta sürücülerinde ağrı, postür, uyku kalitesi, yorgunluk, stres ve yaşam kalitesinin değerlendirilmesi
Evaluation of pain, posture, sleeep quality, fatigue, stress and quality of life in truck drivers
YAVUZHAN YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Fizyoterapi ve RehabilitasyonBezm-i Alem Vakıf ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMİRAMİS ÖZYILMAZ