Derin öğrenme metotlarıyla trafik kazaları tespit çalışması
Determination of traffic accidents by deep learning methods
Yazar: MUSTAFA CAYMAZ
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Günümüzde nüfusun artmasıyla beraber trafikteki araç sayısı da artmaktadır. Bu artış ile paralel olarak trafik kazalarında da artış gözlenmektedir. Teknolojinin gelişmesiyle beraber derin öğrenme üzerinde birçok başarı sağlanmıştır. GPU'ların gelişmesiyle beraber derin öğrenmede büyük veri hesaplamaları daha kolay hale gelmiştir. Ülkemizde trafik kazalarının tahmini ve analizi için birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmalar genellik yüksek lisans ve doktora tezi kapsamındadır. Yapılan çalışmaların çoğunda sadece analiz yaparak kazaların oluş yerleri, zamanları incelenmiştir. Yaş ve cinsiyete göre yapılan çalışmalar da mevcuttur. Kaza tahmini için yapılan çalışmalarda ise az sayıda veri ile çalışma yapılmıştır. Bu çalışma çok sayıda veri ile derin öğrenme algoritmaları kullanarak kaza tahmini yapmayı amaçlamaktadır. Türkiye'de meydana gelen iki milyona yakın kaza verisi üzerinde çalışılmıştır. Bu veriler anlamlı hale getirilip özellik çıkarımı yapılmıştır. Özellikler analiz edilerek hangi özelliğin derin öğrenme için daha önemli olduğu bulunmuştur. Daha sonra birçok derin öğrenme metodu ile veri eğitilerek tahminde bulunulmuştur. Bu metotlar birbiriyle karşılaştırılmıştır. Modelin başarım oranı %87 olarak elde edilmiştir.  Elde edilen model kullanılarak bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Literatürdeki tahmin çalışmalarında kaza sonucundaki ölü, yaralı sayıları tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bazı çalışmalarda ise olası kaza kara noktalarını tahmin etmeye yönelik çalışmalar yapılmıştır. Bu tez çalışmasında, sürücünün güzergâh üzerindeki kaza noktaları tahmin edilmeye çalışılmıştır.  Diğer çalışmalardan farklı olarak kaza tahminini sürücünün kişisel bilgileri, yol ve hava durumu bilgilerine göre güzergâh üzerinde anlık olarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Böylelikle yolculuk sırasında sürücünün daha dikkatli olması gereken bölgeler bildirilmiştir. Güzergâh üzerindeki olası kaza noktalarının sürücüye önceden bildirilmesinin kaza sayılarını azaltılması düşünülmektedir.

Abstract:
Today, with the increase in the population, the number of vehicles in traffic is also increasing. In parallel with this, an addition is observed in traffic accidents. With the development of technology, many successes have been achieved in deep learning. With the development of GPUs, extensive data calculations in deep learning have become more manageable. There are many studies for predicting and analyzing traffic accidents in our country. These studies are generally within the scope of ma and doctoral thesis. In most of the studies, the places and times of the accidents were examined only by analyzing. There are also studies based on age and gender. Studies conducted for accident estimation have a small amount of data. This study aims to predict accidents using deep learning algorithms with extensive data. It has been studied on the data of nearly two million accidents in Türkiye. These data were made meaningful, and feature extraction was done. Analyzing the features was found which features are more important for deep learning. Then, predictions were made by training the data with many deep learning methods. These methods are compared with each other. The success rate of the model was 87%. A mobile application was developed using the obtained model. In the estimation studies in the literature, the number of dead and injured because of the accident has been tried to be estimated. Some studies have been carried out to predict possible accident black spots. In this thesis, the accident points of the driver on the route were attempted to be estimated. Unlike other studies, the accident forecast was tried to be estimated instantly on the route according to the driver's personal information, road, and weather information. Thus, the areas where the driver should be more careful during the journey are reported. It is thought to reduce the number of accidents by informing the driver of possible accident points on the route in advance.