DRIVER FAILURE DETECTION WITH DEEP LEARNING METHODS: AN APPLICATION

Abstract

Trafik kazaları uzun yıllardır dünyanın her bölgesinde başlıca ölüm ve yaralanma nedenleri arasında yer almakta ve çok çeşitli nedenlere dayanabilmektedir. Yorgunluk genellikle sürücü hatalarının ana nedeni olarak bilinir. Bu nedenle, temel olarak yüz ve göz hareketlerine (göz kırpma süresi ve sıklığı) odaklanan sürücü yorgunluğunu ve uyuşukluğunu tespit etmek için görüntü işleme tabanlı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Ancak göz kırpma, yorgunluk dışında pek çok faktörden kaynaklanabileceğinden tek bir gösterge olarak değerlendirilmemeli ve teknoloji destekli cihazlar, görüntü işleme ve yapay zeka uygulamaları kullanılarak desteklenmelidir. Bu çalışma, önce sürücü yorgunluğunun tespitine ilişkin kapsamlı bir literatür taraması sunmuş, ardından görüntü işlemeye dayalı bir yorgunluk tespit modeli önerilmiştir. Derin öğrenme yöntemine dayalı bir model kullanılarak OpenCv Kütüphanesi yardımıyla görselleştirilmiştir. YOLOv3'ün yüz algılamada Viola Jones Algoritmasından daha başarılı olduğu belirlendi.