Hybrid artificial intelligence-based driver analysis using can bus and image processing techniques
Can bus ve görüntü işleme teknıklerı ıle hıbrıt yapay zeka tabanlı sürücü analızı
- Tez No: 942372
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTUN ONAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hibrit Yapay Zeka, CAN Bus, Görüntü İşleme, Makine Öğrenimi, Trafik Güvenliği, Hybrid Artificial Intelligence, CAN Bus, Image Processing, Machine Learning, Traffic Safety
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, sürücü davranışlarını ve duygusal durumlarını analiz etmek için hibrit bir yapay zeka algoritması geliştirmeye odaklanmakta ve trafik güvenliğini artırmayı amaçlamaktadır. Araştırmada, sürücülerin araç kullanımı sırasındaki eylemleri ve duygusal durumlarını değerlendirmek için araç CAN Bus verileri ile görüntü işleme teknikleri birleştirilmiştir. CAN Bus verileri, araç sensörlerinden elde edilen hız, frenleme ve direksiyon açısı gibi parametreleri içermekte ve sürüş karakteristiklerini çıkarmak için kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri ise sürücünün yüz ifadelerinden yorgunluk, dikkat dağınıklığı ve agresiflik gibi duygusal durumların tespit edilmesini sağlamaktadır. Geliştirilen hibrit sistem, elde edilen verileri birleştirerek sürüş güvenliğini tehlikeye atan durumları tanımlamakta ve trafik kazalarını önlemeye yönelik uygun müdahaleler önermektedir. Sistem, gerçek zamanlı olarak çalışmakta ve verileri merkezi bir kontrol arayüzüne sorunsuz bir şekilde aktarmaktadır. Ayrıca, kullanıcı etkileşimli yapısı sayesinde daha esnek ve güvenilir bir çalışma ortamı sunmaktadır. Sistem, bireysel sürücülerden filo yönetimine ve toplu taşımaya kadar geniş bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bu tez, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak duygu analizi ve sürüş davranışı değerlendirmesini entegre etmek suretiyle trafik güvenliğine değerli bir katkı sağlamayı hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
This study focuses on developing a hybrid artificial intelligence algorithm to analyze driver behaviors and emotional states with the aim of enhancing traffic safety. The research integrates vehicle CAN Bus data with image processing techniques to evaluate drivers' actions and emotional conditions during driving. CAN Bus data, which includes parameters such as speed, braking, and steering angle from vehicle sensors, is utilized to extract driving characteristics. Image processing techniques, on the other hand, enable the detection of emotional states such as fatigue, distraction, and aggression from drivers' facial expressions. The developed hybrid system combines the obtained data to identify situations that jeopardize driving safety and proposes appropriate interventions to prevent traffic accidents. The system operates in real time and seamlessly transmits data to a centralized control interface. Additionally, its user-interactive structure offers a more flexible and reliable operational environment. The system demonstrates significant potential for a wide range of applications, including individual drivers, fleet management, and public transportation. This thesis aims to make a valuable contribution to traffic safety by leveraging artificial intelligence and machine learning techniques to integrate emotion analysis and driving behavior evaluation.
Benzer Tezler
- Güney Ege ve Batı Akdeniz bölgelerinde meydana gelen orman yangınlarının hava kalitesiyle olan ilişkisinin araştırılması
Investigation of the relationship between forest fires and air quality in the Southern Aegean and Western Mediterranean regions
CANSU AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH TUNCAY ÖZDEMİR
- Applications of deep reinforcement learning for advanced driving assistance systems
İleri sürüş destek sistemleri için derin pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUHARREM UĞUR YAVAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Işık borusu & led armatür hibrid tünel aydınlatma sisteminin yapay zekâ tabanlı kontrolü
Ai-based control of a hybrid tunnel lighting system using light pipe and led luminaries
LEVENT DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL KIYAK
- Yapay zeka ve nesnelerin interneti kullanılarak toprak analizine bağlı en ekonomik sulama sistemi ile ekilebilir bitki çeşitliliği tespiti
Determination of arable plant diversity with the most economical irrigation system based on soil analysis using artificial intelligence and the internet of things
ÖMER SEFA YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
ZiraatÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- Rasch analysis of teacher, artificial intelligence and hybrid feedback on EFL students' writing
Yabancı dil olarak İngilizce öğrenen öğrencilerin yazılarına verilen öğretmen, yapay zeka ve hibrit geri bildirim türlerinin Rasch analizi
ALİ DİNÇAY AYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimSüleyman Demirel ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN ERDEMİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN YEŞİLÇINAR