- Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi
- Vol: 29 Issue: 3
- A DEEP LEARNING BASED SLEEPNESS AND WAKEFULNESS DETECTION FOR DRIVERS
A DEEP LEARNING BASED SLEEPNESS AND WAKEFULNESS DETECTION FOR DRIVERS
Authors : Şahin Işik, Yıldıray Anagün
Pages : 311-315
Doi:10.31796/ogummf.891255
View : 8 | Download : 3
Publication Date : 2021-12-31
Article Type : Research
Abstract :Sürüş sırasında uyumak, trafik kazalarının önemli bir parçasıdır. Trafik kazaları bir halk sağlığı sorunu olarak değerlendirilmekle beraber uyuşturucu, dinlenmeden araç kullanma, uyku bozuklukları, alkol tüketimi gibi çeşitli faktörler uykusuzluğu etkilemektedir. Ayrıca sürücüler, otoyol hipnozu gibi uykuya dalma durumunun da farkına varmayabilirler. Tüm bu faktörler, sürüş sırasında kazalara neden olur ve genellikle ölümcüldür. Sürücülerin kazadan hemen önce etkili sürücü uyarı sistemleri ve diğer karşı önlemleri uygulamaları için etkili yöntem sağlanmalıdır. Bu çalışmada, trafik kazalarını önlemek için Uzun-Kısa Süreli Hafıza (LSTM) derin öğrenme tabanlı sürücü uyarı sistemi önerilmiştir. Sürücülerin Elektrokardiyogram (EKG) sinyalleri, uykuya geçip geçmediklerini kontrol etmek için anlık olarak işlenmektedir. Uyku halinde ve uyanık halde olmak üzere iki farklı insan veri seti üzerinde deneysel çalışmalar yapılmıştır. Simülasyon sonuçları, önerilen yöntemin etkinliğini kanıtlamakta ve diğer klasik teknoloji yöntemlere göre üstünlüğünü göstermektedir.Keywords : Derin Öğrenme, Sürücü Uyku Hali Tespiti, Elektrokardiyogram, Uyanık Kalmak, Araç Sürme