Sürücü performans takip sistemi

Abstract

Bu çalışmada sürücü performansından kaynaklı kazaları en aza indirebilmek için, sürücü performansını takip eden görüntü işleme tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen Sürücü Performans Takip Sistemi, sürücü uyku durumunu, dikkatsizliğini ve seyir süresini tespit ve takip eden bir algoritma ile işletilmektedir. Trafik kazalarını azaltmak için, otomotiv endüstrisinde teknoloji kullanımı artarken, en çok kullanılan teknolojilerden birisi de bilgisayarlı görü sistemleridir. Sürücü performansından kaynaklı kazaları önleyebilmek için çeşitli yöntemler geliştirilse de bilgisayarlı görü sistemleri non-invazive özelliklerinden dolayı tercih edilmektedir. Önerilen sistemde, sürücüye müdahale etmeden, sürücü göz, ağız ve baş hareketleri bir kamera ile takip edilir. Göz kapalılığı ve esneme durumları takip edilerek sürücünün uykululuk/yorgunluk tespiti, baş hareketleri takip edilerek dikkatsizlik tespiti ve yüz tanıma yapılarak seyir süresi tespiti yapılmıştır. Göz kapalılığından uykululuk/yorgunluk tespiti için, literatürde çokça geçen PERCLOS (Percent of eye closure) parametresi kullanılmıştır. Ancak esneme tespiti için kullanılan, PERYAWN (Percent of Yawn) parametresi bu çalışmada ilk kez geçmektedir. Benzer şekilde dikkatsizlik tespiti için, PERCAR (Percent of Careless) parametresi de bu çalışmada, ilk kez isimlendirilerek kullanılmıştır. Ayrıca bu çalışmada, diğer çalışmalardan farklı olarak, PCA tabanlı sürücü değişikliği tespiti yapılarak, sürücü seyir süresi belirlenmiştir. Böylece sürücü performans takibine yönelik, ayrı ayrı yapılan farklı çalışmalarda kullanılan parametrelerin birlikte kullanıldığı genel bir Sürücü Performans Takip Sistemi (SPTS) elde edilmiştir. Önerilen bu genel SPTS sistem ile karayollarında, sürücü performansından kaynaklı kazaları, önemli ölçüde azaltabileceği öngörülmektedir. Bu çalışma sonucunda geliştirilen SPTS tasarımı, öncelikle tüm sürücülü araçlara, ayrıca sürücü ortamına benzeyen her tür çalışma ortamına, performans çıkartımı için uygulanabilir.

In this study, an image processing based system that follows the drive performance has been developed in order to minimize the accidents caused by the drive performance. The developed Driver Performance Monitoring System is operated with an algorithm that detects and monitors driver sleep state, carelessness and driving time. While the use of technology is increasing in the automotive industry to reduce traffic accidents, one of the most widely used technologies is computer vision systems. Although various methods have been developed to prevent accidents due to driver performance, computer vision systems are preferred due to their non-invasive properties. In the proposed system, the eye, mouth and head movements of the driver are monitored with a camera without interfering with the driver. Eye closure and yawning were followed by the determination of drowsiness / fatigue of the driver, carelessness detection by following the head movements, and face recognition by face recognition. PERCLOS (Percent of eye closure) parameter, which is widely used in the literature, was used for the determination of sleepiness / fatigue from eye closure. However, PERYAWN (Percent of Yawn) parameter is used for the first time in this study. Similarly, in order to detect carelessness, PERCAR (Percent of Careless) parameter was used for the first time in this study. In addition, in this study, unlike other studies, the driver travel time was determined by PCA based driver change detection. Thus, a general Driver Performance Monitoring System (SPTS) was obtained for the monitoring of drive performance, in which the parameters used in different studies were used together. With this proposed general SPTS system, it is foreseen that it can significantly reduce accidents caused by driver performance on highways. The SPTS design developed as a result of this study can be applied primarily to all driver vehicles, as well as any work environment similar to the driver environment, for performance extraction.2020, 80 PAGE