Toplu taşımada sürücü tanıma sistemi: Taksi örneği
Driver recognition system in public transportation: Case study in taxi
Yazar: BİLAL KARTAL
Danışman: PROF. DR. MEHMET TEKTAŞ ; PROF. DR. NECLA TEKTAŞ
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı / Akıllı Ulaşım Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ulaşım = Transportation

Özet:
Bu çalışma, İstanbul'da toplu ulaşım sektöründe yer alan taksilerde sürücü tanıma 
sisteminin irdelenerek geliştirilmesini içermektedir. Geliştirilen bu sistem, taksi sürücülerini 
güvenli ve etkin bir şekilde tanıyarak, toplu ulaşım güvenliği ve hizmet kalitesini artırmayı 
hedeflemektedir. Tezin temel amacı, İstanbul'da faaliyet gösteren taksilerde sürücü tanıma 
sistemlerinin kullanımıyla ilgili mevcut durumu değerlendirmek ve bu sistemlerin toplu ulaşım 
sektöründeki etkisini analiz edip geliştirerek Türkiye Taksi Sürücüsü Tanıma Sistemini 
oluşturmaktır.
Bu çalışmada, yüz tanıma teknolojileri, biyometrik veri analizi ve derin öğrenme 
algoritmaları ve dijital imza teknolojileri kullanılarak sürücü tanıma sistemi geliştirilmiştir. Elde 
edilen veriler, sistemin doğruluğunu ve etkinliğini değerlendirmek amacıyla analiz edilmiştir.
Tez, İstanbul'daki toplu ulaşım sektöründe sürücü tanıma sistemlerinin benimsenmesinin 
avantajlarını ve karşılaşılan zorlukları ele almaktadır. Bu bağlamda, sürücü tanıma sistemlerinin 
toplu ulaşım güvenliğini artırmadaki rolü, müşteri deneyimine olan etkisi ve sektöre sağladığı 
genel katkılar incelenmektedir. Çalışmanın sonuçları, toplu ulaşım sektöründe sürücü tanıma 
sistemlerinin kullanımını teşvik etmesi ve yaygın etki oluşturması açısından önemlidir.
Fiziksel olarak tasarlanan ve taksilerde çalışabilirliği test edilen bu sistem, teknolojik 
yenilikler ve entegrasyonları sayesinde dünyada başka bir örneğinin bulunmadığı bir seviyeye 
ulaşmıştır. Önerilen adımların yerel yönetimler tarafından hayata geçirilmesiyle, bu sistemin 
etkinliği ve kullanımı daha da artırılabilir ve genelde ulaşım özelde Toplu Ulaşım sektöründeki 
eksiklikleri tamamlayıcı role sahiptir.
Bu yönüyle. Taksi Sürücü Sistemi ile hem sektörel hem de akademik katkı sağlayacak 
sürdürülebilir, geliştirilebilir bir akademik çalışma sunulmuş olup ticarileştirilebilir yaygın etkiye 
sahip yönü açısından benzer çalışmalara zemin oluşturması açısından önemlidir.
Anahtar Kelimeler: Sürücü Tanıma Sistemi, Toplu Ulaşım, Taksi, Araç Takip Sistemleri, Yüz 
Tanıma, Biyometrik Veri Analizi, Derin Öğrenme, Dijital İmza Teknolojileri.

Abstract:
This study involves examining and developing the driver recognition system in taxis in the 
public transportation sector in Istanbul. This developed system aims to increase public 
transportation safety and service quality by identifying taxi drivers safely and effectively. The 
main purpose of the thesis is to evaluate the current situation regarding the use of driver recognition 
systems in taxis operating in Istanbul and to create the Turkish Taxi Driver Identification System 
by analyzing and developing the impact of these systems in the public transportation sector.
In this study, a driver recognition system was developed using facial recognition 
technologies, biometric data analysis and deep learning algorithms and digital signature 
technologies. The data obtained was analyzed to evaluate the accuracy and effectiveness of the 
system.
The thesis discusses the advantages and challenges of adopting driver recognition systems 
in the public transportation sector in Istanbul. In this context, the role of driver recognition systems 
in improving public transportation safety, their impact on customer experience and their general contributions to the sector are examined. The results of the study emphasize the need to encourage 
the use of driver recognition systems in the public transportation sector.
Keywords: Driver Recognition System, Public Transportation, Taxi, Vehicle Tracking 
Systems, Face Recognition, Biometric Data Analysis, Deep Learning, Digital Signature 
Technologies