Raspberry Pi 4 ile sürücü yorgunluk tespiti ve uyarı sistemi

Abstract

Sürücü Yorgunluk tespit sistemleri, sürücüyü izleyerek, normal sürüş alışkanlığı dışında farklı tutum algılanması durumunda bunun yorgunluktan kaynaklandığını tespit ederek, sürücünün yolculuğa ara verilmesi gerektiğini uyarmaktadır. Bu sayede, sürücüye doğru karar vermesi konusunda destek sağlamaktadır. Bu çalışmada, sürücü yorgunluk tespiti ve uyarı sistemi ile sürücünün yorgunluğundan kaynaklanan trafik kazalarının uyarıcı bir sistemle engellenmesi amaçlanmıştır. Sistem, sürücünün göz hareketlerindeki değişimleri gerçek zamanlı olarak analiz etmekte ve gerektiğinde sürücüye uyarı vermektedir. Bu sayede daha güvenli bir sürüş sağlanacaktır. Önerilen sistem sürücünün yorgunluğunu tespit etmek için çeşitli aşamalardan oluşmaktadır. Sürücünün yüz ve göz bölgelerinin tespit edilip her kare işlendikten sonra göz kırpma yüzdesi hesaplanarak sürücü yorgunluğu tespit edilmiştir. Sistemde gömülü sistem olarak Raspbian iŞletim sistemine sahip Raspberry Pi 4 kullanılmıştır ve OpenCV kütüphanesinden yararlanılmıştır.Driver Fatigue detection systems, by monitoring the driver, warns the driver that traveling should be interrupted by detecting that this is caused by fatigue if a different attitude other than normal driving habit is detected. In this way, it provides support to the driver in making the right decision. In this study, it was aimed to prevent traffic accidents caused by driver fatigue detection and warning system with a warning system. The system analyzes the changes in the eye movements of the driver in real time and warns the driver when necessary. The proposed system consists of several steps to detect the driver's fatigue. Driver fatigue was determined by determining the face and eyes of the driver and calculating the blink percentage after each frame was processed. Raspberry Pi 4 with Raspbian operating system was used as an embedded system and OpenCV library was used.