Türkiye’de 2018’den bu yana düzenlenen ve milyonlarca gencin teknoloji projelerinin yarıştığı Havacılık, Uzay ve Teknoloji Şenliği (TEKNOFEST) kapsamında, Türk-Alman Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Kısmı’ndan bu yıl mezun olan Zeynep Sena Tatlı’nın uyku nedenli trafik kazalarını önleyici projesi, yapay zeka temalı IEEE Lisans Öğrencileri Akademik Konferansı’na (TUAC) seçildi.
DHA’nın haberine nazaran Mercedes Benz Türk’ün bilgi teknolojileri kısmında de çalışmaya başlayan Zeynep Sena Tatlı, EAR Diyagramları ve Evrişimli Hudut Ağlarının (CNN) Modelleri ile Gerçek Vakitli Şoför Uykululuk Tespiti başlıklı çalışmasında, göz açıklık oranı EAR (Eye Aspect Ratio- Göz açıklık değeri) vakit grafikleri üzerinden şoförlerin uykulu yahut uyanık hallerini gerçek vakitli tespit edebilen bir model oluşturdu.
TRAFİKTEKİ ÖNEMLİ GÜVENLİK RİSKİ
Uykulu sürüşün tüm dünyada trafikteki önemli güvenlik riski olduğuna dikkati çeken Zeynep Sena Tatlı, hem Türkiye hem de öteki ülkelerde şoförlerin uyuması nedeniyle her yıl binlerce trafik kazası ve binlerce yaralanma ve mevt olayı yaşandığını belirtti. Tatlı, “Projenin hedefi, gerçek vakitli olarak uykulu sürüş tespitinin yapılması ve şoförlere ikaz verilmesi. Bunu gerçekleştirmek için öncelikle gözler takip edilerek EAR hesaplanmıştır. Bu bedel, gözün pozisyonunun tespitinin akabinde gözün ne kadar açık olduğunu tabir eden bir formül ile hesaplanmıştır. Bu paha sayesinde kişinin göz kırpma davranışları, gözün kapalı ya da açık olduğu anlar gözlemlenebilmektedir” dedi.
DOĞRULUK ORANI YÜZDE 90’IN ÜSTÜNDE
Ardından bu kıymetlerin saniyelik olarak gerçek vakitli bir grafiğe dönüştürüldüğünü, göz açıklık oranının vakit içerisindeki değişimiyle oluşan desenlerin incelendiğini anlatan Tatlı, “Çalışmada bu grafikler, muhakkak vakit aralıklarında saniye başına modüller halinde kaydedilerek göz açıklık pahasının vakte nazaran oluşturduğu desenleri tabir eden yeni bir bilgi seti oluşturulmuştur. Derin öğrenme mimarilerinden biri olan Evrişimli Hudut Ağlarının güçlü desen öğrenme marifeti sebebiyle projede kullanılmıştır. Birkaç farklı hudut ağı mimarisi oluşturulup, EAR vakit grafik modüllerinden oluşan data seti ile eğitilmiştir. Eğitimler sonucu eğitilen modeller doğrulama bilgi seti ile yüzde 90’ın üstü (yüzde 96) doğruluk oranı göstermiştir” diye konuştu.
ÜÇ FARKLI İKAZ VERİYOR
Daha sonra en âlâ performansı gösteren model seçilerek ihtar sistemi kurulduğunu belirten Tatlı, “Bu yapıda şoförlerin göz hareketlerinin oluşturduğu desen ile birlikte yorulmaya başladıklarında sürüşe devam etmemeleri konusunda uyarılması hedeflenmiştir. Şoföre farklı sınıflandırmalar sonucu ‘sürüş güvenli’, ‘mola vermen yeterli olur’ ve ‘sürüşü durdurmalısın’ biçiminde 3 farklı ikaz verilmektedir. Burada daha evvel eğitim bilgi setine katılmamış görüntüler üzerinde test yapılmıştır. Şoförün uykulu olduğu görüntüler üzerinde kısa bir müddet sonra ‘mola’ ve ‘sürüşü durdur’ ihtarlarının verildiği, oluşturulan modelin göz açıklığının vakit içerisinde oluşturduğu desenden kişinin uykulu olma ihtimalini bulabildiği görülmüştür” dedi.
UYKULU SÜRÜŞÜ TESPİT EDİYOR
Bu proje için uykulu ve uyanık durumlarını gerçekçi olarak yansıtan açık kaynak bir görüntü data seti kullanıldığını lisana getiren Tatlı, “Bu görüntüler şahısların kendini uyanık ve uykulu hissettikleri anlarda telefon ve bilgisayar üzere aygıtlarla çektikleri görüntülerden oluşmaktadır. Bu sayede göz açıklık kıymetleri gerçek durumlar üzerine hesaplanmış ve vakit içerisinde oluşturduğu değişimler de gerçekçi olarak incelenmiştir. Projede göz açıklık bedellerinin vakitle oluşturduğu desene bakılmasıyla şoförün uykulu olduğu durumu, doğal göz davranışlarına bakarak tespit edildiği öngörülmektedir. Zira uyanık olunan durumda vakit içerisindeki göz açıklık istikrarı daha sabitken uykulu durumda kıymetlerin ani değişimi ile besbelli desenler oluşabilmektedir. Bu sayede uykulu sürüş durumu göz açıklık bedellerinin vakit içerisindeki değişimi ile tespit edilmekte ve şoförün uykulu olabileceği durumu erkenden tespit ederek uykulu sürüşün önüne geçmeyi hedeflemektedir” diye konuştu.
(DEMİRÖREN HABER AJANSI)