Nesnelerin interneti tabanlı sürücü durumu tespiti
Driver status detection based on internet of things
Yazar: AHMET SUSAR
Danışman: PROF. DR. NURSEL AKÇAM
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Galvanik deri cevabı = Galvanic skin response ; K-En Yakın Komşu Algoritması = K-Nearest Neighbor Algorithm ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Nesnelerin interneti = Internet of things ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yol güvenliği = Road safety

Özet:
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.

Abstract:
Monitoring drivers' physiological conditions such as sleepiness, fatigue and stress has an important role in ensuring road safety. In this thesis, both offline and online systems are proposed to provide driver status detection. Physiological signals were used in order to detect the stress condition that occurs during driving in drivers. Physiological signals consist of electrodermal activity (EDA) and heart rate signals. In the proposed offline system, a dataset was constituted with physiological signals received in 20 sessions from 12 participants in the prepared experimental environments. Then, the dataset was classified with machine learning algorithms and offline driver status was detected. The classification accuracy obtained with multi-participant data using the entire dataset was 80.1%. In addition, the classification accuracy obtained with data from a single participant in 5 different sessions was found to be 90%. The proposed online system is based on the Internet of Things (IoT) technologies. With online driver status detection, drivers' physiological signals can be monitored remotely in real time and various alerts can be generated when necessary. In this thesis, with the proposed offline and online system, the stress conditions of the drivers can be detected. In this way, it contributes to road safety. Additionally, the IoT concept and its application areas, which have become popular in recent years, was examined in this thesis.