Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ali GÜNEŞ
Danışman: Can Çınar
Özet:
Trafik kazaları sürücü, yol, çevre ve araç özelliklerine bağlı olarak bir veya birden fazla etkenin birleşimiyle meydana gelir. Kazaların oluşumunda en büyük etken sürücülerdir. Sürücülerin trafik güvenliğini riske sokan davranışlarından birisi de hatalı şerit değişimidir. Sürücülerin şerit değiştirme niyetleri eyleme dönüşmeden önce belirlenebilirse bu hatanın azaltılmasında büyük katkı sağlanabilecektir. Bu çalışmada sürücünün öndeki aracı geçmeden 3 s kadar önceki görsel hareketleri, aracın hız ve çevresel şartları ve öndeki araç ile olan mesafe dikkate alınarak bir model geliştirilmiştir. Oluşturulan model yapay sinir ağlarında iki çıktılı sınıflandırma modeli olarak kurulmuştur. Gerçek yol şartlarında 8 katılımcı ile yapılan yol testlerinde elde edilen veriler ışığında veri seti elde edilmiştir. Veri setinin oluşumunda öndeki aracın tespiti ve araç ile olan mesafesi, sürücü yüz ve göz tespiti için görüntü işleme yöntemlerinden, aracın hızı ve direksiyon açı bilgisi için ise taşıt CAN Bus sisteminden bilgi alınmıştır. Bu veriler ile hazırlanan yapay sinir ağı sınıflandırma modeli ile %93,1 doğruluk oranıyla sürücünün öndeki aracı geçme niyetinin olup olmadığının tahmini gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan modelin diğer makine öğrenmesi, Naive Bayes, en yakın komşular algoritması, destek vektörleri algoritması, karar ağaçları algoritmalarına göre daha başarılı sonuç verdiği görülmüştür. Ayrıca bu çalışmayla kazaların oluşmasını önlemek adına yapılan araştırmalara da katkı sağlanmıştır.
| Anahtar Kelimeler : Sürücü davranışı, yapay sinir ağları, trafik kazaları, şerit değiştirme, görüntü işleme, nesne tespiti |