Sürücü davranışlarının modellenmesi için makine öğrenmesi tabanlı bir sistem gerçekleştirimi
Development of a machine learning based system for modeling driver behaviours
Yazar: ŞERAFETTİN ATMACA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ASIM SİNAN YÜKSEL
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Ulaşım, teknik ve mekanik gelişmelerle birlikte geçmiş yıllardan günümüze kadar
önemli bir gelişim kaydetmiştir. Kara, deniz ve hava ulaşımı olmak üzere üçe
ayrılan ulaşım türlerinden kara ulaşımı insan hayatı içerisinde önemli bir yer
tutmaktadır. Kara yollarında yaşanan kazaların artmasıyla birlikte sürücülerin
daha bilinçli hale getirilmesi, sürücü davranışlarının tespit edilmesi ve gerekli
tedbirlerin alınması günden güne önemini artırmaktadır.
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte araç, yol, hava durumu gibi verilerin telefon,
mikrobilgisayar ve çeşitli sensörlerle alınabilmesi kolaylaşmış ve bu verilerin
yapay zekâ yöntemleriyle işlenip bilimsel sonuçların ortaya çıkarılması mümkün
hale gelmiştir.
İnsanlar gün içerisinde bir noktadan başka bir noktaya kendi araçları ile gitmekte
ve karayolu ulaşımını tercih etmektedirler. Gün içerisinde insanların araç
kullanımı sırasında yapmış olduğu bazı riskli hareketler (ani hızlanma, ani
yavaşlama, ani sağa dönüş, ani sola dönüş, ani şerit değişimi, makas diye tabir
edilen hatalı sollama vb.) sonucunda kazalar yaşanmaktadır. Yaşanan kazalar
sonucunda maddi ve manevi kayıplar oluşabilmektedir. Sürücülerin yapmış
olduğu bu riskli hareketler modellenip sürücü profilleri oluşturulabilir.
Oluşturulan sürücü profillerine göre sürücüler uyarılabilir ya da araç kullanımı
sırasında kazaya neden olabilecek bu davranışları yapmaması için gerekli
yaptırımlar uygulanabilir. Bu tez çalışmasında sürücünün araç kullanımı
sırasında yapmış olduğu ani yavaşlama, ani hızlanma, ani sağa dönüş ve ani sola
dönüş hareketleri çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları(Rastgele Orman, Yapay
Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, Bayes, Karar Tabloları) ile modellenmiş ve
sürücü profilleri oluşturulmuştur. Oluşturulan sürücü profillerine göre
sürücünün yapmış olduğu riskli sürüş davranışlarına göre sürücünün kaza riski
bulanık mantık kullanılarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlara göre sürücü
davranışlarının modellenmesinde en başarılı makine öğrenimi algoritması %100
doğru sınıflandırma ile Destek Vektör Makineleri olarak belirlenmiş, sürücülerin
kasko ve sigorta fiyatlandırılması bilimsel teknikler kullanılarak yapılabileceği
ortaya konmuştur.

Abstract:
Transportation, technical and mechanical developments have seen a significant
development from past to present. Land transportation, which is divided into
three types as land, sea and air transportation, has an important place in human
life. With the increasing number of accidents on the road, the drivers become
more conscious, driver behavior and determination of necessary measures are
increasing day by day.
With the development of technology, data such as vehicle, road and weather has
been made easy by means of telephone, microcomputer and various sensors and
it has been possible to reveal the scientific results by using artificial intelligence
methods.
People go from one point to another with their own vehicles during the day and
prefer road transport. Accidents occur as a result of some risky movements
(sudden acceleration, sudden deceleration, sudden right turn, sudden left turn,
sudden lane change, scissors called incorrect overtaking, etc.) that people make
during the day. As a result of accidents, material and moral losses may occur.
These risky movements made by the drivers can be modeled and drive profiles
can be created. According to the generated driver profiles, drivers can be warned
or sanctions may be applied to prevent these behaviors that may cause an
accident while driving. In this thesis, the driver's sudden deceleration, sudden
acceleration, sudden right turn and sudden left turn movements are modeled
with various machine learning algorithms (Random Forest, Artificial Neural
Networks, Support Vector Machines, Bayes, Decision Tables) and driver profiles
are created. . According to the created driver profiles, the risk of accident of the
driver was determined by using fuzzy logic according to the risky driving
behavior of the driver. According to the results, the most successful machine
learning algorithm in the modeling of driver behavior was determined as Support
Vector Machines with 100% accurate classification, and it was shown that
drivers' motor insurance and insurance pricing can be done by using scientific
techniques.