Beyin Sinyalleri Kullanılarak Elde Edilen Dikkat Değeri ile Araç Yönetimi

This study was done with the aim of investigating an attention-dependent vehicle management mechanism and establishing an experimental setup that can be applied in order to prevent possible accidents caused by the car driver's carelessness and to increase the quality of work. The signals required for the study were obtained through an Electroencephalography (EEG) device with a single channel dry electrode. In the study, the methods of processing and classifying brain signals, which have been applied in detecting the user's attention value, were examined. Practices are provided on the experimental setup and its applicability is emphasized. It has been discussed on the inclusion of machine learning models by providing feature extractions through EEG signals tothe created Brain Computer Interface (BBA), thus developing risk analysis and control applications through more precise classification capability.

Bu çalışma, araç kullanıcısının dikkatsizliğinden kaynaklı olası kazaların önüne geçilmesi ve iş kalitesinin arttırılması amacıyla uygulanabilecek, dikkatseviyesine bağımlı bir araç yönetim mekanizmasının araştırılması ve deney düzeneğinin oluşturulması amacı ile yapılmıştır. Çalışma için gerekli sinyaller tek kanallı kuru elektroda sahip bir Elektroensefalografi (EEG) cihazı aracılığıyla elde edilmiştir. Çalışma dahilinde kullanıcının dikkat değerinin tespitinde uygulanmış olan, beyin sinyallerinin işlenmesi ve sınıflandırılması yöntemleri incelenmiştir. Deney düzeneği üzerinde pratikler sağlanarak, uygulanabilirliliği üzerinde durulmuştur. Oluşturulan Beyin Bilgisayar Arayüzüne (BBA), EEG sinyalleri üzerinden özellik çıkarımlarının sağlanması ile makine öğrenmesi modellerinin dahil edilmesi, böylece daha hassas sınıflandırma yeteneği üzerinden, risk analizi ve kontrol uygulamalarının geliştirilmesi üzerinde tartışılmıştır.