Araç CAN verilerinin ve EKG'nin işlenmesiyle sürücü yorgunluk tespit sistemi geliştirme
Development of a driver drowsiness detection system by processing vehicle CAN data and ECG signals
- Tez No: 934952
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA EKİNCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Bakırçay Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, yorgunluk kaynaklı kazaların önlenmesi için, sürücü yorgunluğunun tespiti konusunda doğru ve güvenilir sistemlerin geliştirilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma, sürücü yorgunluğunu tespit etmek için hem fizyolojik verileri (HRV) hem de aracın CAN-Bus haberleşmesini kullanan hibrit bir sistem önererek literatüre yenilikçi bir katkı sağlamaktadır. Literatürde yer alan hibrit yaklaşımlar ise araç CAN-Bus verilerini simülasyon ortamında elde ederek geliştirilmiştir. Ancak bu çalışma iki farklı veri kaynağını gerçek dünyada birleştirerek daha yüksek doğrulukta tespit sağlamayı ve oluşturulan makine öğrenmesi modeli sonucunda sadece araç sinyalleri ile yorgunluğu tespit etmeyi amaçlamaktadır. Yöntem olarak, gerçek sürücülerden çeşitli çevresel ve trafik koşulları altında EKG ve CAN-Bus verileri eş zamanlı olarak toplanmış ve bu veriler makine öğrenimi algoritmalarıyla analiz edilmiştir. Üç sınıflı bir yorgunluk tespit modeli geliştirilmiş olup, bu model sürücüleri düşük, orta ve yüksek yorgunluk seviyelerine ayırmıştır. Elde edilen sonuçlar, modelin %85 doğruluk oranıyla yorgunluk tespitinde başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The development of accurate and reliable systems for detecting driver fatigue is critically important to prevent fatigue-related accidents. This study introduces an innovative hybrid system that combines physiological data (HRV) and vehicle CAN-Bus communication to detect driver fatigue, offering a novel contribution to the literature. Unlike existing hybrid approaches, which typically use CAN-Bus data generated in simulation environments, this study integrates real-world data from two distinct sources to achieve higher detection accuracy and aims to identify fatigue solely through vehicle signals using a machine learning model. ECG and CAN-Bus data were simultaneously collected from real drivers under various environmental and traffic conditions, and these datasets were analyzed using machine learning algorithms. A three-class fatigue detection model was developed to classify drivers into low, medium, and high fatigue levels. The results showed that the model achieved an 85% accuracy rate in detecting driver fatigue.
Benzer Tezler
- Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia
Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi
ABDURAHMAN HUSSEN YIMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU
- Acil serviste düşük olasılıklı akut koroner sendrom tanısı alan hastalarda kardiyogonyometrinin tanısal değerinin araştırılması
İnvestigating the diagnostic value of cardiogoniometry i̇n identifying patients with low-probability acute coronary syndrome i̇n the emergency department
ATİYE ÖZTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
İlk ve Acil YardımEge ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜÇLÜ SELAHATTİN KIYAN
- Optimizing thickness design for bonded fiber-reinforced concrete overlays on asphalt pavements: Adapting to varied traffic, subgrade, and climate conditions in Türkiye
Asfalt kaplamalar üzeri bağlı lif donatılı beton takviye tabakalarının kalınlık tasarımı: Türkiye'deki farklı trafik, zemin ve iklim koşullarına göre optimizasyonu
DUYGU KAPLANCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİN ŞENGÜN
- Elektrokonvülzif tedavide propofol ve ketofol'ün (ketamin – propofol) serebral oksijenizasyona etkisinin karşılaştırılması: Prospektif, randomize, gözlemsel çalışma
The comparison between the effect of propofol and ketofol(ketamine-propofol) on the cerebral oxygenation in the electroconvulsive therapy
NURAY KARA GÜVEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Anestezi ve Reanimasyonİnönü ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF ZİYA ÇOLAK
- Evaluating the LCA of two buildings with close embodied energy which have different functions
Farklı işlevlere sahip olan iki binanın üç tür duvar kullanarak yaşam döngüsünün değerlendirilmesi
POOYA PAKMEHR
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ERKAN KARAGÜLER