Trafik kuralları ihlal tespit sistemleri
Traffic rules violation detection systems
Yazar: HAYATE EL ATİGH
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ÖZER
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı / Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation
Dizin: Akıllı sistemler = Intelligent systems ; Akıllı taşıma sistemleri = Intelligent transportation system ; Kara yolu ulaşımı = Land transportation ; Trafik kuralları = Traffic rules ; Şehiriçi ulaşım = Urban transport

Özet:
Büyük nüfus artışı ve ulaşım ağlarının aşırı yoğunlaşması nedeniyle trafik kazaları da artmaktadır. Bu kazalar çok büyük maddi ve manevi kayıplara neden olmakta ve kalkınmanın önünde bir engel olarak kabul edilmektedir. Kazalar sıklıkla tek bir nedenden ziyade değişkenlerin bir kombinasyonu tarafından tetiklenir. Bu kazaları azaltmanın en etkili yollarından biri, kontrol sistemlerini devreye sokmak, trafik kurallarını ihlal edenleri anında tespit etmek ve olası ihlalleri caydırmaktır. Trafik kuralları ihlal tespit sistemleri (TKİTS), trafik yönetimi yetkililerine yardımcı olmak için etkili bir çözümdür.
TKİTS, kırmızı ışıkta geçme ve aşırı hız yapma gibi birçok trafik kuralı ihlallerini tespit edebilir. Bu nedenle, trafik kazalarının önlenmesi için oldukça önemli unsurlar olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, TKİTS oluşturmak için kullanılan tekniklerin kapsamlı bir analitik koleksiyonunu önermeye odaklanmıştır.
Bu çalışma, TKİTS fikirlerini organize etmek ve araştırmaları umut verici bir doğrultuda yönlendirmek için başvurulabilecek bir kaynak sağlamayı amaçlamaktadır. Günümüzde TKİTS oluşturmak için birçok teknik kullanılmaktadır. Bununla birlikte, Araç Tasarsız Ağlar olarak (VANET), Radyo Frekansı Tanımlama (RFID) ve Yapay zeka (AI) gibi en önemli ve umut verici olanlar bu projede ayrıntılarıyla tartışılmış, analiz edilmiş ve karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Due to the massive population increase and the overcrowding of transport networks, traffic accidents are also increasing. These accidents cause colossal material and moral losses and are considered a hindrance to development. Accidents are frequently triggered by a combination of variables rather than a single cause. The most effective way to reduce these accidents is to activate the control systems, detect violators of traffic laws promptly, and deter potential violators.
Traffic rules violation detection systems (TRVDS) are an effective solution to help traffic management authorities. TRVDS can detect traffic rules violations, such as escaping from red lights and over-speeding. However, despite the diversity of existing systems, there is no comprehensive research that abstracts the used systems and technologies as a foundation for TRVDS. 
Therefore, this thesis presents a deep review of the techniques used to build TRVDS. Moreover, this work aims to provide a referential source that can organize ideas and direct TRVDS research in a promising direction. Furthermore, many techniques are used to build TRVDS, the most important and promising ones like Vehicular Ad Hoc Network (VANET), Radio Frequency Identification (RFID), and Artificial intelligence (AI) are discussed, analyzed, and compared with details in this thesis.