- Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 28 Issue: 5
- Sürücü yorgunluk evrelerinin EEG işaretleri ile tespiti ve analizi
Sürücü yorgunluk evrelerinin EEG işaretleri ile tespiti ve analizi
Authors : Ahmet DEMİR, Şule BEKİRYAZICI, Oğuzhan ÇOŞKUN, Recep EKEN, Güneş YILMAZ
Pages : 643-651
View : 15 | Download : 4
Publication Date : 2022-10-31
Article Type : Research
Abstract :Günümüzde birçok insan trafik kazalarında hayatlarını kaybetmektedir. Trafik kazalarının en önemli nedeni olarak sürücülerin uykusuzluğu ve yorgunluğu gösterilmektedir. Bu nedenle sürücü performansının analizi konusunda yapılan araştırmalar büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, elektroensefalografi (EEG) verileri kullanılarak sürücü yorgunluğunu analiz edebilecek bir sistem tasarlanmıştır. Veri seti olarak National Chiao Tung Üniversitesi tarafından hazırlanan sürekli dikkat halinde sürüş deneyinden alınan EEG işaretleri kullanılmıştır. Boyutu sürücünün yorgunluk zamanlarını ve seviyesini tespit edebilmek için veri seti dört sınıfa ayrılmıştır. Sürücü yorgunluğu evrelerinde ortaya çıkan frekans aralıklarını belirleyebilmek için EEG sinyallerine filtreleme işlemleri yapılmıştır. Temel Bileşen Analizi yöntemi kullanılarak öznitelik matrisinin azaltılmıştır. Böl ve Fethet algoritması ile dört sınıfın birbirinden en iyi şekilde ayrılacağı tüm kombinasyonlar belirlenmiş ve her adımda altsınıflandırıcılar kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Alt sınıflandırıcı olarak, k-En Yakın Komşuluk, Destek Vektör Makineleri ve Doğrusal Ayırım Analizi algoritmaları kullanılmıştır. Çalışma sonucunda ortalama sınıflandırma başarıları k-En Yakın Komşuluk algoritması için %87.9, Destek Vektör Makineleri algoritması için %88.5 ve Doğrusal Ayırım Analizi için %81.6 olarak elde edilmiştir. En yüksek ortalama sınıflandırma başarısı ise 4. sınıf yorgunluk seviyesinde, sürüşün 67.5-90 dk. arasında Destek Vektör Makineleri sınıflandırıcısı ile %93.2 olarak elde edilmiştir.Keywords : Sürücü yorgunluğu, Elektroensefolografi, Temel bileşen analizi, Sınıflandırma, Böl ve fethet algoritması