Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/2601
Title: Göz kırpma tabanlı sürücü yorgunluk değerlendirme sistemi tasarımı
Other Titles: Eye-blink based driver fatigue assessment system design
Authors: Dirik, Ahmet Emir
Karagülmez, Soner
Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.
Keywords: Sürücü yorgunluk tespit sistemi
Sürücü uykusuzluk tespit sistemi
Göz kırpma analizi
Göz durum analizi
Viola-Jones yöntemi
Driver fatigue detection system
Driver drowsiness detection system
Eye-blink analysis
Eye-state analysis
Viola-Jones method
Issue Date: 2017
Publisher: Uludağ Üniversitesi
Citation: Karagülmez, S. (2017). Göz kırpma tabanlı sürücü yorgunluk değerlendirme sistemi tasarımı. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Abstract: Günümüzde birçok insan trafik kazalarında hayatlarını kaybetmektedir. Ölümcül trafik kazalarının en önemli nedeni olarak sürücülerin uykusuzluğu ve yorgunluğu gösterilmektedir. Bu çalışmada, araç sürücülerinin yorgun ya da dinç olduğuna karar veren yeni bir sistem sunulmaktadır. Önerilen sistem dört aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada sayısal bir kamera üzerinden göz bölgeleri tespit edilerek takip edilmektedir. İkinci aşamada takip edilen gözün açık ya da kapalı olup olmadığı kestirilmektedir. Bu aşama sonunda, sürücünün göz durumu ve zaman bilgisini veren bir göz durum vektörü oluşturulmaktadır. Üçüncü aşamada bu göz durum vektörü üzerinden 7 adet istatistiksel öznitelik çıkarılmaktadır. Son aşamada ise bu özniteliklerin kullanışlı olanları elenmekte ve elenen bu öznitelikler bir yapay sinir ağının değerlendirmesine sunularak sürücünün yorgun olup olmadığına karar verilmektedir. Deneysel sonuçlar, kişilerin yorgunluk derecelerinin 25 video ve 5 farklı kişi üzerinden %96'lık bir başarımla doğru olarak ölçülebildiğini göstermektedir.
Today, so many people die because of traffic accidents. It is shown that drowsiness and fatigue are the most important reasons of fatal traffic accidents. In this study a new system deciding whether a driver is fatigued or not is proposed. The proposed system consists of four stages. In the first stage, eye regions are finded and tracked by a digital camera. In the second stage, it is predicted that the tracked eye is open or close. At the end of the stage, an eye state vector giving eye state and time information is created. In the third stage, seven statistical features are extracted from the eye-state vector. At the last stage, effective features are eliminated and presented as an evaluation of a neural network and it decides whether the driver is fatigued or not. Experimental results show that people's fatigue levels are correctly measured 96% accuracy on 25 videos and 5 different people.
URI: http://hdl.handle.net/11452/2601
Appears in Collections:Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
496122.pdf3.22 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons