Hybrid artificial intelligence-based driver analysis using can bus and image processing techniques
Can bus ve görüntü işleme teknıklerı ıle hıbrıt yapay zeka tabanlı sürücü analızı
- Tez No: 942372
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTUN ONAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hibrit Yapay Zeka, CAN Bus, Görüntü İşleme, Makine Öğrenimi, Trafik Güvenliği, Hybrid Artificial Intelligence, CAN Bus, Image Processing, Machine Learning, Traffic Safety
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Bu çalışma, sürücü davranışlarını ve duygusal durumlarını analiz etmek için hibrit bir yapay zeka algoritması geliştirmeye odaklanmakta ve trafik güvenliğini artırmayı amaçlamaktadır. Araştırmada, sürücülerin araç kullanımı sırasındaki eylemleri ve duygusal durumlarını değerlendirmek için araç CAN Bus verileri ile görüntü işleme teknikleri birleştirilmiştir. CAN Bus verileri, araç sensörlerinden elde edilen hız, frenleme ve direksiyon açısı gibi parametreleri içermekte ve sürüş karakteristiklerini çıkarmak için kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri ise sürücünün yüz ifadelerinden yorgunluk, dikkat dağınıklığı ve agresiflik gibi duygusal durumların tespit edilmesini sağlamaktadır. Geliştirilen hibrit sistem, elde edilen verileri birleştirerek sürüş güvenliğini tehlikeye atan durumları tanımlamakta ve trafik kazalarını önlemeye yönelik uygun müdahaleler önermektedir. Sistem, gerçek zamanlı olarak çalışmakta ve verileri merkezi bir kontrol arayüzüne sorunsuz bir şekilde aktarmaktadır. Ayrıca, kullanıcı etkileşimli yapısı sayesinde daha esnek ve güvenilir bir çalışma ortamı sunmaktadır. Sistem, bireysel sürücülerden filo yönetimine ve toplu taşımaya kadar geniş bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bu tez, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak duygu analizi ve sürüş davranışı değerlendirmesini entegre etmek suretiyle trafik güvenliğine değerli bir katkı sağlamayı hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
This study focuses on developing a hybrid artificial intelligence algorithm to analyze driver behaviors and emotional states with the aim of enhancing traffic safety. The research integrates vehicle CAN Bus data with image processing techniques to evaluate drivers' actions and emotional conditions during driving. CAN Bus data, which includes parameters such as speed, braking, and steering angle from vehicle sensors, is utilized to extract driving characteristics. Image processing techniques, on the other hand, enable the detection of emotional states such as fatigue, distraction, and aggression from drivers' facial expressions. The developed hybrid system combines the obtained data to identify situations that jeopardize driving safety and proposes appropriate interventions to prevent traffic accidents. The system operates in real time and seamlessly transmits data to a centralized control interface. Additionally, its user-interactive structure offers a more flexible and reliable operational environment. The system demonstrates significant potential for a wide range of applications, including individual drivers, fleet management, and public transportation. This thesis aims to make a valuable contribution to traffic safety by leveraging artificial intelligence and machine learning techniques to integrate emotion analysis and driving behavior evaluation.
Benzer Tezler
- Applications of deep reinforcement learning for advanced driving assistance systems
İleri sürüş destek sistemleri için derin pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUHARREM UĞUR YAVAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Hisse senedi fiyat tahmini ve portföy optimizasyonunda yapay zekâya dayalı hibrit bir yaklaşım: Borsa İstanbul'da bir uygulama
A hybrid artificial intelligence - based approach to stock price prediction and portfolio optimization: A case study on Borsa İstanbul
ERHAN KOCA
- Gaziantep'te PM2.5 konsantrasyonunun zamansal ve mekânsaltahminine yönelik transfer öğrenme destekli hibrit yapay zeka modelleri
Spatio-temporal estimation of PM2.5 concentrations in gaziantepusing transfer learning-based hybrid artificial intelligence models
TÜRKAN ZENGİN GÖMLEKSİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim Bilimi ve Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TOROS
- Yapay zeka ile meme kanseri teşhisi
Breast cancer diagnosis with artificial intelligence
İLKER ÇAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Enhancing cross-market recommendation system using graph isomorphism networks
Çizge izomorfizm ağları kullanarak çapraz pazar tavsiye sistemi geliştirme
SÜMEYYE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY