Gerçek Zamanlı Sürücü Yorgunluk Tespit Sistemi
Abstract
Bu çalışmada, görüntü işleme tabanlı sürücü yorgunluk tespit sistemi ile yorgunluk ve uykusuzluğun yol açtığı trafik kazalarının önüne geçilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen sistem, farklı aydınlık seviyelerde sürücünün göz hareketlerini kameradan anlık olarak izlemekte, analiz etmekte ve gerekli durumda alarm vermektedir. Yorgunluk tespiti yapılırken PERCLOS (Percentage of Eye Closure) metriği kullanılmıştır. PERCLOS metriği tespit edilen gözlerin eşik değerler baz alınarak çevrilmiş binary görüntülerindeki piksel sayımı yapılıp ardından önceden hesaplanmış averaj değeri ile kıyaslanması sonucu gözlerin kapalı veya açık olduğuna karar verilmesi işlemlerine dayanmaktadır. Sürücüde yorgunluk tespiti yapıldığı anda Raspberry Pi 3 gömülü sistemi üzerinden alarm sisteminin devreye girmesi ve kablosuz haberleşme yardımı ile önceden belirlenmiş bir hesaba durum hakkında görüntülü ve yazılı bildirim yapılması sağlanmıştır.
Keywords
References
- Liang, Y., Reyes, M.L., Lee, J.D. 2007. “Real-time detection of driver cognitive distraction using support vector machines”, IEEE Transact. Intell. Transport. Syst., 8, 340–350.
- Chen, Y.L., Chiang, H. H., Chiang, C.Y., Liu, C.M., Yuan, S.M., Wang, J.H. 2012. “A vision-based driver nighttime assistance and surveillance system based on intelligent image sensing techniques and a heterogamous dual-core embedded system architecture”, Sensors, 12, 2373–2399.
- Lee, B.G., Chung, W.Y.A. 2012. “Smartphone-based driver safety monitoring system using data fusion”, Sensors, 12, 17536–17552.
- Lenskiy, A.A., Lee, J. 2012. “Driver’s eye blinking detection using novel color and texture segmentation algorithms”, International Journal of Control, Automation and Systems, 10, 317-327.
- Liang, Y., Lee J.D. 2014. “A hybrid Bayesian Network approach to detect driver cognitive distraction”,Transport. Res. Part C: Emerg. Technol., 38, 146–155.
- Masala, G.L., Grosso E. 2014. “Real time detection of driver attention: Emerging solutions based on robust iconic classifiers and dictionary of poses”, Transportation Research Part C, 49, 32-42.
- Ghosh, S., Nandy, T., Manna, N. 2015. ”Real Time Eye Detection and Tracking Method for Driver Assistance System”, Advancements of Medical Electronics, Lecture Notes in Bioengineering, 13-25.
- Cyganek, B. 2016. “Real-Time Eye Detection and Tracking in the Near-Infrared Video for Drivers’ Drowsiness Control”, Proceedings of the 9th International Conference on Computer Recognition Systems CORES 2015, Advances in Intelligent Systems and Computing, 403, 481-490.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Authors
Revna Acar Vural
0000-0002-8587-5185
Türkiye
Mustafa Yiğit Sert
This is me
0000-0001-6498-4027
Büşra Karaköse
This is me
0000-0002-8781-3113
Publication Date
September 30, 2018
Submission Date
April 23, 2018
Acceptance Date
September 3, 2018
Published in Issue
Year 2018 Volume: 30 Number: 3
Cited By
Kritik Altyapı Operatörleri İçin Görüntü İşleme Tabanlı Bir Yorgunluk tespit ve Uyarı Sistemi
Uluslararası Bilgi Güvenliği Mühendisliği Dergisi
https://doi.org/10.18640/ubgmd.757030An Intelligent Driver Tracking and Driving Analysis Reporting System
Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.31466/kfbd.1548673Design and implementation of a warning system for detection of sleepiness/drowsiness/sleep state in pilots
Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.28948/ngumuh.1674005Design of Video Tracking Software for Analysis of Animal Movement in Water Maze Experiments
Journal of Naval Sciences and Engineering
https://doi.org/10.56850/jnse.1697299TRAFİK GÜVENLİĞİNİ ARTIRMAK İÇİN DERİN ÖĞRENME TEMELLİ UYKU DURUM TESPİTİ VE UYARI SİSTEMİ
International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry
https://doi.org/10.46519/ij3dptdi.1745778