Gerçek zamanlı sürücü yorgunluk tespiti ve uyarı sistemi geliştirilmesi
Development of a real-time driver drowsiness detection and alert system
- Tez No: 988789
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MİTHAT ÖNDER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sürücü yorgunluğu, özellikle uzun süreli araç kullanımını sırasında ortaya çıkan, trafik güvenliğini tehdit eden önemli bir sorundur. Yorgunluğun anlık olarak tespit edilmesi kazaların önlenmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada gerçek zamanlı yüz hareketlerini ve baş hareketlerini tespit edebilen bir sistem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Raspberry Pi4, araç içi Raspberry kamera ve sürücünün kafasına takılı MPU6050 ivmeölçer sensörü kullanılacaktır. Görüntü işleme teknikleri ve sensör verilerinin birleşimi ile sürücünün uyuşukluğu tespit edilip sürüş anında sürücüye geri bildirim verilecektir.
Özet (Çeviri)
Driver fatigue is a significant problem that threatens traffic safety, especially during long-duration vehicle operation. The real-time detection of fatigue is of great importance in preventing traffic accidents. In this study, it is aimed to develop a system capable of detecting real-time facial movements and head movements. A Raspberry Pi 4, an in-vehicle Raspberry camera, and an MPU6050 accelerometer sensor mounted on the driver's head will be used. By combining image processing techniques with sensor data, driver drowsiness will be detected, and real-time feedback will be provided to the driver during driving.
Benzer Tezler
- Fatigue detection of drivers using image processing and artificialintelligence techniques
Kullanarak sürücülerin yorgunluk tespiti görüntü işleme ve yapayzeka teknikleri
OMER NASIH ISMAEL ALHURMUZI
- Sürücü asistan sistemleri için mobil GPU tabanlı gerçek zamanlı durum analizi ve tespit uygulamaları
Mobile GPU based real-time status analysis and detection applications for driver assistant systems
EMİN GÜNEY
- Sürücü uykululuğunun gerçek zamanlı görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile tespitine yönelik bir sistem tasarımı ve uygulaması
Designing and implementation of driver sleepiness detection system by using real-time image processing and machine learning techniques
MUHAMMED OZAN AKI
- Sürücünün yorgunluk ve uyuma durumunu tespit ederek güvenli bir sürüş sağlayan uyarı sisteminin tasarlanması
Desing of a driver warning system according to fatigue and drowsiness detection
HASAN METEHAN AKGÜN
- Driver drowsiness and fatigue detection using physiological measurements
Fizyolojik ölçümler kullanılarak sürücü uyuşukluk ve yorgunluk tespiti
MUSTAFA BORAZAN
