Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre, trafik kazalarının önemli bir bölümü sürücü yorgunluğu ve dikkat dağınıklığı nedeniyle meydana geliyor. Yaşar Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı Tezli Yüksek Lisans Programı’nın ilk mezunlarından biri olan Cennet Kocabıyık Gür, tezinde bu soruna çözüm buluyor.
Direksiyon başında uzun saatler geçiren sürücülerde yorgunluk ve uyku hali, kazalara davetiye çıkarıyor. Özellikle uzun yolculuk yapan sürücülerde, fark edilmeden gelişen saniyelik dalgınlıklar, gözlerin kapanması veya reflekslerin yavaşlaması ölümcül sonuçlara yol açabiliyor. Bu noktada, teknolojinin sunduğu yapay zeka ve derin öğrenme çözümleri hayat kurtarıcı bir rol üstleniyor. Dikkat uyarı sistemleri, yüz tanıma ve göz takip kameraları halihazırda birçok araçta kullanılıyor. Sürücü yorgunluğunun hızlı ve doğru bir şekilde ölçülmesi için görsel ve işitsel veri analizini entegre eden çok modlu bir sürücü izleme sistemi ile göz durumu, esneme davranışı ve konuşma aktivitesini eş zamanlı olarak değerlendiriliyor. Oluşturulan sistem, uzun mesafe taşımacılığı ve filo yönetimi gibi bireysel sürücüleri destekleyen teknolojilerde önemli bir rol oynuyor.
Sürücüyü uyarıyor
Yaşar Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı Tezli Yüksek Lisans Programı mezunu Cennet Kocabıyık Gür, “Sürücü Yorgunluğunun Tespiti için Gerçek Zamanlı Çok Modlu Derin Öğrenme Sistemi” adlı tezinde bu sistemlerin kapsamını genişletmeyi amaçladı. Sürücülerin yorgunluk belirtilerini gerçek zamanlı olarak tespit etmeyi amaçlayan bir sistem tasarlayan Gür, yalnızca görüntü tabanlı çalışan sistemlerden farklı olarak ses verisini dahil etti. Kamera ile sürücünün göz hareketleri izleniyor; gözlerin kapanması, esneme ya da uyuklama gibi yorgunluk belirtileri tespit ediliyor. Mikrofon sayesinde ise sürücünün konuşma durumu tespit ediliyor ve ekranda “konuşuyor” uyarısı veriyor. Bu, sürücünün dikkatinin dağılmasına neden olabilecek durumların belirlenmesinde önemli bir avantaj sağlıyor. Böylece sürücünün hem görsel hem işitsel davranışları derin öğrenme algoritmalarıyla bir araya getirilerek çok daha güvenilir bir yorgunluk analizi yapılabiliyor.
Göz hareketi, esneme ve konuşma analizi
BMC’de Elektrik-Elektronik Sistem Tasarım Mühendisi olarak Avrupa Birliği tarafından zorunlu hale getirilen Genel Güvenlik Yönetmeliği (General Safety Regulation) sistemlerinin ticari araçlarda devreye alınması sürecinde aktif rol alan Cennet Kocabıyık Gür, “Sistem yalnızca yorgunluk tespitleri yapmakla kalmıyor; aynı zamanda sürücüyü de uyarıyor. Eğer gözlerin kapanması, esneme, konuşma ve uyku hali belirtileri saptanırsa ekranda görsel bir uyarı beliriyor ve aynı anda sesli ikaz devreye giriyor. Böylece sürücünün anlık farkındalığı artırılıyor ve birkaç saniyelik dalgınlığın büyük bir kazaya yol açmasının önüne geçilmesi hedefleniyor. Sistem, göz kırpma veya yüz ifadesi gibi bireysel göstergelere odaklanan standart yöntemlerin aksine, üç temel davranışsal işareti eş zamanlı olarak değerlendiriyor: göz durumu, esneme davranışı ve konuşma aktivitesi. Eş zamanlı çalışan sistem bileşenleri arasında görüntü işleme, ses analizi ve kullanıcı arayüzü modülleri bulunuyor. Görsel ve işitsel uyarılar sürücü yorgunluğunu gösteriyor. Yapılan deneysel testlerin sonuçlarına göre, sistem değişen yüz pozisyonları, aydınlatma şartları ve bireysel ifade farklılıkları gibi değişkenlere karşı büyük bir kararlılıkla çalışabiliyor” dedi.
“Hedefim bu sistemleri daha erişilebilir hale getirmek”
Genel Güvenlik Yönetmeliği sisteminin kademeli olarak yürürlüğe girdiğini ve 2026 yılında sürücünün uykuya dalma ve dikkat kaybı belirtilerini daha hassas şekilde tespit eden ADDW (Gelişmiş Sürücü Uyuşukluğu ve Dikkat Uyarısı) sisteminin devreye gireceğine dikkat çeken Gür, şunları söyledi:
“Sürücü yorgunluğunu izleyen teknolojiler her geçen gün daha ileriye taşınıyor. Ben de yaptığım tez çalışmasıyla bu gelişen teknolojilere kendi katkımı ekleyerek, sürücü güvenliğini artıracak daha etkili çözümler ortaya koymayı hedefledim. Yani aslında akademik çalışmam, doğrudan iş hayatımda karşılaştığım gerçek bir ihtiyaca cevap verme hedefiyle şekillendi. Teorik bilgilerle pratik mühendislik deneyimimi birleştirerek hem sektöre hem de akademiye katkı sağlayacak bir proje ortaya koymaya çalıştım. Benim için bu tez, yalnızca bir akademik zorunluluğu yerine getirmek değil; aynı zamanda mevcut teknolojilerin geliştirilmesine yönelik geleceğe dönük bir adım oldu. Günümüzde araçlarda benzer sistemler zaten bulunuyor, ancak benim hedefim bu teknolojileri daha güvenilir, daha hızlı ve daha erişilebilir hale getirmek. Geliştirdiğim prototipin ilerleyen yıllarda farklı araç tiplerinde uyarlanarak sürücü güvenliğini artırmaya ve kazaların azaltılmasına katkı sağlayabileceğini düşünüyorum.”
