Yüksek LisansAçık Erişim

Gömülü sistem üzerinde derin öğrenme bazlı sürücü yorgunluk tespiti

2021
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Uğur Yüzgeç

Özet (TR)

Trafik kazaları, yanlış davranış, dikkatsizlik, ihmal gibi sebeplerin bir araya gelmesi ile oluşmaktadır. Bu kazalar sonucunda can ve mal kayıpları yaşanmaktadır. Dünyadaki trafik kazalarının başlıca nedenlerinden biri sürücünün yorgun ve uykusuz araç kullanmasından kaynaklanmaktadır. Bu nedenle araç içerisinde sürücünün anlık durumu izlenip, yorgunluk tespiti yapılarak kazaların sayısında büyük oranda azalma sağlanabilir. Bunun için gerçek zamanlı çalışan, sürekli olarak sürücüyü izleyen ve yüksek doğrulukla çalışabilen bir sisteme ihtiyaç vardır. Ayrıca, bu sistem araç içerisine yerleştirilebilmesi için gömülü bir cihaz üzerinde çalıştırılabilir olmalıdır. Bu çalışmada, ilgili sorunun çözülebilmesi kapsamında düşük maliyetli gömülü bir cihaz üzerinde gerçek zamanlı çalışan ve derin öğrenme bazlı yüksek doğrulukta performans gösteren yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen sistem, Nvidia Jetson Nano gömülü cihazı üzerinde sürücünün göz ve ağız bölgelerini kullanarak dört farklı durum ile sınıflandırma yapmaktadır. Böylece olası bir kazanın önüne geçilerek can ve mal kaybının minimum seviyeye indirgenmesi hedeflenmektedir.

Yazar

Dr. Esra Çivik

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Esra Çivik (Yüksek Lisans Tezi). Gömülü sistem üzerinde derin öğrenme bazlı sürücü yorgunluk tespiti, 2021, Bilecik Şeyh Edebali Üniversity.

Anahtar Kelimeler

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Bilecik Şeyh Edebali Üniversity tezlerinden daha fazlası