Geri Dön

Fatigue detection system for unmanned aerial vehicle pilots

İnsansız hava aracı pilotu için yorgunluk tespit sistemi

  1. Tez No: 999999
  2. Yazar: MELİKE İNANDIKLIOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YÜKSEKKAYA, DOÇ. DR. MEHMET CEM ÇATALBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, İnsansız Hava Aracı (İHA) operatörleri için temassız sensör teknolojilerini entegre eden çok modlu bir yorgunluk tespit sistemi sunmaktadır. Sistem, postür izleme için Kuvvet Algılama Dirençli (FSR) basınç sensörlerini, kardiyorespiratuar ölçümler için milimetre dalga radarını ve davranışsal analiz için kamera tabanlı göz takibini birleştirmektedir. Veriler, Yer Kontrol İstasyonu ortamında 16 dakikalık uçuş simülasyonları gerçekleştiren 56 katılımcıdan toplanmıştır. Vekil yorgunluk etiketleri, öznel ölçekler (Karolinska Uyuklama Ölçeği, Samn-Perelli Ölçeği), PVT tabanlı uyanıklık metrikleri ve simülasyon performans ölçütleri kullanılarak K-means kümelenmesi ile oluşturulmuştur. XGBoost, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi ve K-En Yakın Komşu dahil olmak üzere çoklu makine öğrenimi algoritmaları, katılımcıdan bağımsız 10 katlı tabakalı çapraz doğrulama kullanılarak değerlendirilmiştir. Özellik seçimi, iki strateji ile SHapley Toplamsal Açıklamalar (SHAP) değerleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir: Dirsek yöntemi ve Uyarlanabilir Eşik yaklaşımı. Üçlü sensör füzyonu XGBoost ile en yüksek performansı elde ederek 0.850 doğruluk, 0.867 duyarlılık, 0.856 F1-skoru ve 0.900 AUC'ye ulaşmıştır. Uyarlanabilir Eşik stratejisi duyarlılığı 0.900'e çıkararak yanlış negatifleri üç vakaya indirmiştir. SHAP analizleri kalp hızı değişkenliği, göz kapanma metrikleri ve basınç merkezi dinamiklerini en ayırt edici özellikler olarak tanımlamıştır. Sonuçlar, çok modlu sensör füzyonunun tek modlu yaklaşımları önemli ölçüde aştığını ve operasyonel İHA ortamlarında gerçek zamanlı yorgunluk izleme için güçlü ve pratik bir çerçeve sağladığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis presents a multimodal fatigue detection system for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) operators that integrates non-invasive sensor technologies. The system combines Force Sensing Resistor (FSR) pressure sensors for postural monitoring, millimeter-wave radar for cardiorespiratory measurements, and camera-based eye tracking for behavioral analysis. Data were collected from 56 participants performing 16-minute flight simulations in a Ground Control Station environment. Proxy fatigue labels were established through K-means clustering of subjective scales (Karolinska Sleepiness Scale, Samn-Perelli Scale), PVT-based vigilance metrics, and simulation performance measures. Multiple machine learning algorithms, including XGBoost, RF, SVM, and KNN, were evaluated using subject-independent 10-fold stratified cross-validation. Feature selection was performed using SHapley Additive exPlanations (SHAP) values with two strategies: the Elbow method and an Adaptive Threshold approach. The triple-sensor fusion achieved the highest performance with XGBoost, reaching 0.850 accuracy, 0.867 recall, 0.856 F1-score, and 0.900 AUC. The Adaptive Threshold strategy increased recall to 0.900, minimizing false negatives to three cases. SHAP analyses identified heart rate variability, eye closure metrics, and center of pressure dynamics as the most discriminative features. The results demonstrate that multimodal sensor fusion significantly outperforms single-modal approaches, providing a robust and practical framework for real-time fatigue monitoring in operational UAV environments.

Benzer Tezler

  1. Conceptual design of unmanned aerial vehicle

    İnsansız hava aracı kavramsal tasarımı

    HEYZEM DOĞUKAN DELİBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  2. Isıl ve kısa ömürlü yorulmanın dizayn açısından etüdü

    Başlık çevirisi yok

    SÜLEYMAN JABBAR MERDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Erciyes Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  3. Beton aşınmasının iki fazlı malzeme olarak incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    TURAN ÖZTURAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    İstanbul Teknik Üniversitesi

    Yükleniyor...

  4. Alçı sünger taşı cam lifi kompoziti

    The Gypsum-pumice-glass fiber composite

    HALİT YAŞA ERSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstanbul Teknik Üniversitesi

    Yükleniyor...