Yapay görme ile sürücü yorgunluk durumunun tespit edilmesi
Detecting driver fatigue with artificial vision
Yazar: ALİ AKİN
Danışman: DOÇ. DR. HABİL KALKAN
Gebze Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, trafik kazalarının önemli bir nedeni olan sürücü yorgunluğunu tespit etmek amacıyla göz ve kafa hareketlerini izleyen bir sistem geliştirilmiştir. Trafik kazalarının hem insan hayatına hem de ekonomiye ciddi zararlar verdiği, uykulu sürücülerin bu kazalardaki rolü vurgulanmıştır. Bu kazaları önlemek için sürücü yorgunluğunu tespit etmeye yönelik çeşitli çalışmaların önemi ele alınmıştır.
Geliştirilen sistemde, sürücülerin göz ve kafa hareketlerinin anlamlandırılmasına odaklanılmıştır. Bu amaçla, görsel özelliklerin kullanılmasının tercih edilmesi ve sürücüye temas gerektirmeyen kamera tabanlı çözümler üzerinde durulmuştur. Sürücülerin fiziksel özelliklerine ve araç içerisindeki konumlarına adapte olabilen bir çözüm geliştirilmesi amaçlanmıştır. Göz ve kafa hareketlerinin, sürücünün yorgun olup olmadığını tespit etmek için etkili bir yol olduğu belirlenmiştir.
Çalışmada, sürücülerin başlangıç verilerini kullanarak yorgunluk tespitinde yenilikçi bir yaklaşım benimsenmiştir. Sürücünün göz kırpmaları ve göz açıklığı gibi temel veriler, başlangıç verileriyle birleştirilerek sürücü profili çıkarılmıştır. Bu sayede, sürücünün yorgunluk durumunun gerçek zamanlı olarak tespit edilmesi ve olası trafik kazalarının önlenmesi hedeflenmiştir.
Geliştirilen algoritmanın adımları detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Bu adımlar arasında yüz ve göz tespiti, göz kırpma oranının hesaplanması, eşik değerlerinin belirlenmesi, veri analizi ve istatistiksel bilgilerin kaydedilmesi gibi işlemler yer almaktadır. Genel olarak, bu tez çalışmasında sürücü yorgunluğunu tespit etmek için göz ve kafa hareketlerini izleyen bir sistem geliştirmenin önemi vurgulanmış ve bu konuda yapılan çalışmalar detaylı bir şekilde ele alınmıştır.

Abstract:
In this thesis study, a system that monitors eye and head movements has been developed to detect driver fatigue, which is an important cause of traffic accidents. It has been emphasized that traffic accidents cause serious damage to both human life and the economy, and the role of drowsy drivers in these accidents. The importance of various studies to detect driver fatigue in order to prevent these accidents is discussed.
The developed system focuses on making sense of drivers' eye and head movements. For this purpose, preference was given to using visual features and camera-based solutions that do not require contact with the driver. It is aimed to develop a solution that can adapt to the physical characteristics of the drivers and their positions in the vehicle. Eye and head movements have been determined to be an effective way to detect whether a driver is tired.
In the study, an innovative approach was adopted in fatigue detection using drivers' initial data. Basic data such as the driver's eye blinks and eye openings were combined with the initial data to create a driver profile. In this way, it is aimed to detect the driver's fatigue status in real time and prevent possible traffic accidents.
The steps of the developed algorithm are explained in detail. These steps include face and eye detection, calculation of blink rate, determination of threshold values, data analysis and recording of statistical information. In general, in this thesis study, the importance of developing a system that monitors eye and head movements to detect driver fatigue is emphasized and the studies on this subject are discussed in detail.