Novel drowsiness detection models by hybrid optimization algorithms and machine learning techniques

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: RADHWAN ALI ABDULGHANI SALEH

Danışman: Rüştü Akay

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Uyuklama veya yorgunluk, trafik kazalarının önemli bir nedenidir ve yol güvenliği üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Uykulu sürücüleri zamanında uyararak çok sayıda ölümcül kaza önlenebilir. Uyuklamayı tespit etmek için sürüş sırasında sürücünün uyuklama durumunu takip eden ve sürüşe konsantre olmadıkları takdirde sürücüleri uyaran çeşitli yöntemler vardır. Bu yöntemlerin başarısı veri kümesinin genelliği, veri kümesinden çıkarılan özellikler, makine öğrenme yönteminin karmaşıklığı ve kullanılan optimizasyon algoritmasına göre değişmektedir. Bu çalışmadasürücülerin uyuklama durumunu tespit etmek amacıyla hibrid optimizasyon algoritmaları ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak görüntü tabanlı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Geliştirilen modelde, esneme tespiti ve göz durumu tespiti amacıyla çok katmanlı sinir ağ modellerini eğitmek için yeni hibrid optimizasyon algoritmaları önerilmiş ve kullanılmıştır. Ayrıca, uyuklama seviyesi tespiti için bulanık çıkarım modelinden de faydalanılmıştır. Sonuçlar, önerilen bu yeni yaklaşımların %77.19 gibi yüksek bir doğrulukla rekabetçi bir model olduğunu göstermektedir.