Nesnelerin interneti tabanlı sürücü durumu tespiti

Sürücülerin yorgunluk, stres, uyku durumları ve benzeri fizyolojik durumlarının izlenmesi, yol güvenliğinin sağlanmasında önemli bir role sahiptir. Bu tez çalışmasında sürücü durumu tespitini sağlamak için hem çevrim dışı, hem de çevrim içi sistem önerilmektedir. Sürücülerde sürüş sırasında oluşan stres durumunu belirlemek için fizyolojik sinyaller kullanılmıştır. Fizyolojik sinyaller, elektrodermal aktivite (EDA) ve kalp hızı sinyallerinden oluşur. Önerilen çevrim dışı sistemde, hazırlanan deney ortamlarında 12 katılımcıdan, 20 oturumda alınan fizyolojik sinyaller ile veri kümesi oluşturulmuştur. Daha sonra veri kümesi makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılarak çevrim dışı sürücü durumu tespiti sağlanmıştır. Veri kümesinin tamamının kullanıldığı çok katılımcıya ait veriler ile elde edilen sınıflandırma doğruluğu %80,1 olmuştur. Bunun yanında 5 farklı oturumda tek bir katılımcıdan alınan veriler ile elde edilen sınıflandırma doğruluğu %90 olarak bulunmuştur. Önerilen çevrim içi sistem ise nesnelerin interneti (Internet of Things - IoT) teknolojilerine dayanmaktadır. Çevrim içi sürücü durum tespiti ile sürücülerin fizyolojik sinyalleri gerçek zamanlı olarak uzaktan izlenebilir ve gerektiğinde çeşitli uyarılar oluşturulabilir. Bu tez çalışmasında önerilen çevrim dışı ve çevrim içi sistem ile sürücülerin stres durumları tespit edilebilmektedir. Bu sayede yol güvenliğine katkıda bulunulur. Ayrıca bu tezde son yıllarda popüler hale gelen IoT kavramı ve uygulama alanları incelenmiştir.