TRAFİK GÜVENLİĞİNİ ARTIRMAK İÇİN DERİN ÖĞRENME TEMELLİ UYKU DURUM TESPİTİ VE UYARI SİSTEMİ

Authors : Mehmet Muzaffer Gökgöz, Batucan Sülün, Erdal Kılıç, Ersoy Mevsim, Mehmet Ali Şimşek

Pages : 634-643

Doi:10.46519/ij3dptdi.1745778

View : 63 | Download : 139

Publication Date : 2025-12-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, sürücü yorgunluğunu düşük maliyetli NVIDIA Jetson Nano üzerinde gerçek zamanlı olarak saptayabilen tak‑çalıştır bir prototip geliştirmeyi amaçlamaktadır. Gözün açık‑kapalı durumunu tespit etmek için YOLO ailesinin güncel modelleri kullanılmış ve NVIDIA Jetson Nano’ya aktarılmıştır. Geliştirilen prototip 3B yazıcıyla üretilmiş kompakt bir muhafaza kutusuna yerleştirilerek araç çakmak prizinden beslenen, sürücünün gsörüşünü engellemeyen ve sesli ikaz veren tam entegre bir modül hâline getirilmiştir. Böylece çalışma, YOLO serisinin parametre‑verimli sürümlerini sistematik olarak değerlendirerek gömülü donanımda yüksek doğruluk‑hız dengesi sağlayan bir prototip örneği sunmaktadır.
Keywords : Güvenli Sürüş, Uyku Durumu Tespiti, Derin Öğrenme, Yapay Zeka, 3B Yazıcı.

ORIGINAL ARTICLE URL