Sürücü dikkat dağınıklığının çevresel etkilerinin incelenmesi ve nesne tespit algoritmaları ile tespit edilmesi

Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde trafik kazaları insan hayatını tehdit eden en önemli konulardan biridir. Trafik kazalarındaki kusur oranları arasında en büyük payın sürücülere ait olduğu görülmektedir. Sürücü kusurlarının sebepleri incelendiğinde sürücü dikkat dağınıklığı ön plana çıkmaktadır. Sürücü dikkat dağınıklığının trafik güvenliğinin yanı sıra çevre kirliliği üzerinde de önemli düzeyde etkisi bulunmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında sürücü dikkat dağınıklığının trafik güvenliği ve çevre kirliliğine etkisi ayrı ayrı ele alınmıştır. Erzurum ilinde dikkate alınan 23 kavşakta dikkat dağınıklığı yaşayan sürücülerin en sık sergiledikleri eylem olan cep telefonu kullanımı ve etkileri değerlendirilmiştir. Sürücülerin cep telefonu kullanım durumu incelendiğinde yıllık 291,37 saatlik gecikme, 1,472 kg CO2, 0,44 kg NOx emisyonu ve 261,6 litre yakıt tüketimi meydana geldiği görülmektedir. Sürücü dikkat dağınıklığının önlenmesi veya kısmen önüne geçilebilmesi amacıyla tez çalışması kapsamında nesne tespiti algoritmaları kullanılmıştır. Sürücü dikkat dağınıklığının tespiti için YOLO mimarisine ait YOLOv7 ve YOLOv8 modelleri eğitilmiştir ve tespit işlemi gerçekleştirilmiştir. Modelin eğitilmesi amacıyla belirlenen eylem sınıflarının öncelik dereceleri Analitik Hiyerarşi Süreci kullanılarak belirlenmiştir. YOLO modellerinin eğitilmesi için yeni veri seti oluşturulmuş ve farklı sürüş karakteristiklerini yansıtan toplam 39.996 görüntü çalışmaya dahil edilmiştir. mAP 0.5:0.95 ölçüt metriğine göre YOLOv7 modelinde %91,17 ve YOLOv8 modelinde %92,03 doğruluk oranı elde edilerek başarılı performans gösterdikleri sonuçlar ile ortaya konulmuştur. Ayrıca, Akıllı Ulaşım Sistemleri kapsamında gerçek zamanlı sürüşe dayanan tespit ve sürücü ikaz yaklaşımı ele alınarak trafik güvenliği ve çevre kirliliği anlamındaki olumsuzlukların giderilmesi amaçlanmıştır.