Gömülü sistem üzerinde derin öğrenme bazlı sürücü yorgunluk tespiti

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ESRA ÇİVİK

Danışman: Uğur Yüzgeç

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Trafik kazaları, yanlış davranış, dikkatsizlik, ihmal gibi sebeplerin bir araya gelmesi ile oluşmaktadır. Bu kazalar sonucunda can ve mal kayıpları yaşanmaktadır. Dünyadaki trafik kazalarının başlıca nedenlerinden biri sürücünün yorgun ve uykusuz araç kullanmasından kaynaklanmaktadır. Bu nedenle araç içerisinde sürücünün anlık durumu izlenip, yorgunluk tespiti yapılarak kazaların sayısında büyük oranda azalma sağlanabilir. Bunun için gerçek zamanlı çalışan, sürekli olarak sürücüyü izleyen ve yüksek doğrulukla çalışabilen bir sisteme ihtiyaç vardır. Ayrıca, bu sistem araç içerisine yerleştirilebilmesi için gömülü bir cihaz üzerinde çalıştırılabilir olmalıdır. Bu çalışmada, ilgili sorunun çözülebilmesi kapsamında düşük maliyetli gömülü bir cihaz üzerinde gerçek zamanlı çalışan ve derin öğrenme bazlı yüksek doğrulukta performans gösteren yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen sistem, Nvidia Jetson Nano gömülü cihazı üzerinde sürücünün göz ve ağız bölgelerini kullanarak dört farklı durum ile sınıflandırma yapmaktadır. Böylece olası bir kazanın önüne geçilerek can ve mal kaybının minimum seviyeye indirgenmesi hedeflenmektedir.