Show simple item record

dc.contributor.advisorGüneş, Ali
dc.contributor.authorAltinkaya, Mehmet
dc.date.accessioned2021-05-08T06:41:04Z
dc.date.available2021-05-08T06:41:04Z
dc.date.submitted2017
dc.date.issued2020-06-30
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/623811
dc.description.abstractSayısı gittikçe artarak günlük hayatın parçası haline gelen akıllı telefonlar, taşıdıklarısensörler ile trafik kazalarının önlenmesinde katkıda bulunabilirler. Bu çalışmadaakıllı telefonla gerçekleşebilecek böyle bir sistemin temel öğeleri, mimarisi,uygulanabilirliği ve avantajlarını incelemektedir.Sistem temel sürüş manevralarını inceleyerek sürüşün aşamaları hakkında tahmindebulunurken, bu aşamalarının yapıldığı yol, araç, hava ve trafik şartlarını gibi dinamikfaktörler bağlamında değerlendirir.Yol ve hava şartlarına göre ayarlanmayan hız, hava şartları, konum bilgisinden hızlimitlerini tespit ederek hızlanma, ani duruşlar, hatalı sollama, araç geçme, dönüşmanevraları, sürüş alışkanlıkları, tehlikeli sürüş manevralarının tespiti sisteminkullandığı temel verilerdir.Önerilen sistem sadece sürüş destek sistemi olarak değil, aynı zamanda akıllı karakutuolarak sürücü hatalarından kaynaklanan trafik kazalarının azaltılmasında rol oynar.Bu çalışmada literatürde ilk kez sürüşün hareket izi olarak yeniden oluşturulmasıyoluyla görsel olarak analiz ediyoruz. Böylece her türlü sürüs manevrası ve olayı kolayve yüksek hızla sınıflandırılabilir. Önerdiğimiz sistemi esnek raporlama ile sürücüdestek sistemi, sigorta için profil belirleme ya da trafik denetimi eğitimi amaçlıkullanabiliyoruz.
dc.description.abstractIn this study, we propose an advanced system, which detects, interprets vehicledriving maneuvers in a dynamic road context. Although our focus is on reducing driveroriented causes of traffic accidents. such a system can be used in various applicationssuch as ADAS, driver profiling, fuel economy, insurance telematics. This goal can beachieved as both online and black box models.With the advent of technology, most of the contemporary smart phones providerequired sensors, and data processing environment with a decent connection to clouddatabases.Context sensitive data collected from smartphone sensors are interpreted according tothe experiences of the other drivers on the same geographical location segment andsimilar dynamic conditions. Machine learning techniques can provide a solid, accurateand robust analysis of the multi constrain road conditions.In this architecture we propose 3 novelties whıch help to model any kind of drivingmaneuvers.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectTrafiktr_TR
dc.subjectTrafficen_US
dc.subjectUlaşımtr_TR
dc.subjectTransportationen_US
dc.titleAkıllı telefonlarla trafik kazalarının önlenmesi için bir sistem önerisi
dc.title.alternativeA system proposal to avoid traffic accidents using smart phones
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2020-06-30
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.identifier.yokid10293429
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityİSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid625870
dc.description.pages84
dc.publisher.disciplineBilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess