Toplu taşımada sürücü tanıma sistemi: Taksi örneği
Driver recognition system in public transportation: Case study in taxi
- Tez No: 884672
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET TEKTAŞ, PROF. DR. NECLA TEKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Sürücü Tanıma Sistemi, Toplu Ulaşım, Taksi, Araç Takip Sistemleri, Yüz Tanıma, Biyometrik Veri Analizi, Derin Öğrenme, Dijital İmza Teknolojileri, Driver Recognition System, Public Transportation, Taxi, Vehicle Tracking Systems, Face Recognition, Biometric Data Analysis, Deep Learning, Digital Signature Technologies
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Akıllı Ulaşım Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Bu çalışma, İstanbul'da toplu ulaşım sektöründe yer alan taksilerde sürücü tanıma sisteminin irdelenerek geliştirilmesini içermektedir. Geliştirilen bu sistem, taksi sürücülerini güvenli ve etkin bir şekilde tanıyarak, toplu ulaşım güvenliği ve hizmet kalitesini artırmayı hedeflemektedir. Tezin temel amacı, İstanbul'da faaliyet gösteren taksilerde sürücü tanıma sistemlerinin kullanımıyla ilgili mevcut durumu değerlendirmek ve bu sistemlerin toplu ulaşım sektöründeki etkisini analiz edip geliştirerek Türkiye Taksi Sürücüsü Tanıma Sistemini oluşturmaktır. Bu çalışmada, yüz tanıma teknolojileri, biyometrik veri analizi ve derin öğrenme algoritmaları ve dijital imza teknolojileri kullanılarak sürücü tanıma sistemi geliştirilmiştir. Elde edilen veriler, sistemin doğruluğunu ve etkinliğini değerlendirmek amacıyla analiz edilmiştir. Tez, İstanbul'daki toplu ulaşım sektöründe sürücü tanıma sistemlerinin benimsenmesinin avantajlarını ve karşılaşılan zorlukları ele almaktadır. Bu bağlamda, sürücü tanıma sistemlerinin toplu ulaşım güvenliğini artırmadaki rolü, müşteri deneyimine olan etkisi ve sektöre sağladığı genel katkılar incelenmektedir. Çalışmanın sonuçları, toplu ulaşım sektöründe sürücü tanıma sistemlerinin kullanımını teşvik etmesi ve yaygın etki oluşturması açısından önemlidir. Fiziksel olarak tasarlanan ve taksilerde çalışabilirliği test edilen bu sistem, teknolojik yenilikler ve entegrasyonları sayesinde dünyada başka bir örneğinin bulunmadığı bir seviyeye ulaşmıştır. Önerilen adımların yerel yönetimler tarafından hayata geçirilmesiyle, bu sistemin etkinliği ve kullanımı daha da artırılabilir ve genelde ulaşım özelde Toplu Ulaşım sektöründeki eksiklikleri tamamlayıcı role sahiptir. Bu yönüyle. Taksi Sürücü Sistemi ile hem sektörel hem de akademik katkı sağlayacak sürdürülebilir, geliştirilebilir bir akademik çalışma sunulmuş olup ticarileştirilebilir yaygın etkiye sahip yönü açısından benzer çalışmalara zemin oluşturması açısından önemlidir.
Özet (Çeviri)
This study involves examining and developing the driver recognition system in taxis in the public transportation sector in Istanbul. This developed system aims to increase public transportation safety and service quality by identifying taxi drivers safely and effectively. The main purpose of the thesis is to evaluate the current situation regarding the use of driver recognition systems in taxis operating in Istanbul and to create the Turkish Taxi Driver Identification System by analyzing and developing the impact of these systems in the public transportation sector. In this study, a driver recognition system was developed using facial recognition technologies, biometric data analysis and deep learning algorithms and digital signature technologies. The data obtained was analyzed to evaluate the accuracy and effectiveness of the system. The thesis discusses the advantages and challenges of adopting driver recognition systems in the public transportation sector in Istanbul. In this context, the role of driver recognition systems in improving public transportation safety, their impact on customer experience and their general contributions to the sector are examined. The results of the study emphasize the need to encourage the use of driver recognition systems in the public transportation sector.
Benzer Tezler
- The server-based automatic fare collection and management system in public transport and analysis with data mining techniques
Toplu taşımada sunucu tabanlı otomatik ücret toplama ve yönetim sistemi ve veri madenciliği teknikleri ile analizi
UFUK DEMİR ALAN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Hibrit elektrikli otobüste (PHILEAS) sürücü sistemlerinin modellenmesi ve güç aktarma organlarının tasarımı
Modelling of the drive system and design of powertrain at hybrid electric vehicles (PHILEAS)
BİLAL TİMUÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMİH SEZER
- Vehicle and crew scheduling problem in public bus transportation
Toplu taşımada araç ve sürücü çizelgeleme problemleri
HANDE ÖZTOP
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT KANDİLLER
DOÇ. DR. DENİZ TÜRSEL ELİİYİ
- Topoloji optimizasyon kullanılarak otobüs koltuklarının hafifletilmesi
Lightweight of bus seats using topology optimization
CEMİL ÖNCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTAÇ YILDIZ
- Assessment of the autonomous vehicles impacts on urban mobility and urban form
Sürücüsüz araçların kentsel hareketlilik ve kentsel yapısı üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi
MAZDAK SADEGHPOUR
Doktora
İngilizce
2024
Trafikİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. EDA BEYAZIT