DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİYLE SÜRÜCÜ YORGUNLUK TESPİTİ: BİR UYGULAMA

Yazarlar

  • N. Fırat ÖZKAN Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği
  • Berna HAKTANIRLAR ULUTAŞ Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği
  • Büşra Nur YETKİN Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği

DOI:

https://doi.org/10.38063/ejons.606

Anahtar Kelimeler:

Yorgunluk tespiti, Sürücü uyuşukluk durumu, derin öğrenme, YOLOv3, Open Source Computer Vision (OpenCV)

Özet

Trafik kazaları, uzun Dünya'nın her bölgesinde yetişmekte olan ölüm ve sebepleri yerta ve çok sayıda kaynaklanabilmektedir. Sürücü hatalarının ön plana çıkmaları ön plandadır. Bu, uyum sağlamak ve uyum sağlamak için, temel olarak yüz ve gözlerine (gözle uyum sağlama ve hareketler) ile ilgili tasarlanan ekipmanlarla donatılacaklar. Ancak göz canlanma, dışarıda farklı faktörden de etkilenebileceğinden, tek başına bir ön olarak kullanımı önerilmez ve teknolojiden yararlanarak, görüntü işleme ve yapay zeka uygulamaları ile yaklaşık gerekir. Bu inceleme, öncelikle okuyucunun bakış açısından düşünüldüğünde, bir literatür taraması sunulmuş daha fazla görüntü oluşturmadan bir yorgunluktan sonra modellerden. Göz kamaştırıcı olaylarla ilgili olaylar. Bu öğrenilen 4 denekten, araç para yardımı ile77 bir veri tabanındaki inceleme Derin öğrenme yöntemine model, OpenCv kütüphanesi görsel. YOLOv3 modelinin üzerinde algıda dış tasarımda Viola Jones Algoritmasına göre daha başarılıdır.

İndir

Yayınlanmış

2022-03-20

Nasıl Atıf Yapılır

ÖZKAN, N. F., HAKTANIRLAR ULUTAŞ, B., & YETKİN, B. N. (2022). DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİYLE SÜRÜCÜ YORGUNLUK TESPİTİ: BİR UYGULAMA. Journal on Mathematic, Engineering and Natural Sciences (EJONS), 6(21), 212–223. https://doi.org/10.38063/ejons.606