Alkol veya uyuşturucu etkisi altında araç kullanmanın veya araç kullanırken mesajlaşmanın tehlikeleri herkes tarafından bilinir. Ancak, uykulu halde araç kullanmaya pek dikkat edilmez. 2019 yılında, ABD'de 697 ölüm vakası sürücü yorgunluğundan kaynaklanmıştır ; bu da o yılki toplam trafik kazası ölümlerinin %1.9'unu oluşturmaktadır.
Sürücü uykusuzluğu ölümcül sonuçlar doğurabilir, ancak önlenebilir bir durumdur. İyi bir gece uykusu ve araba kullanmadan önce alkolden uzak durmak kazaları azaltabilir. Teknoloji de sürücü uykusuzluğundan kaynaklanan ölümleri tespit etmeye ve önlemeye yardımcı olabilir. Öyleyse, sürücüyü uykusuzluk ve yorgunluk konusunda uyaran teknolojiden bahsedelim.
DDS nedir?
Sürücü Uyuşukluk Algılama Sistemi (DDS), sürücünün sürüş davranışındaki değişiklikleri (örneğin, düzensiz direksiyon hareketleri, şerit değiştirme, gözleri açık tutmakta zorlanma, sürekli esneme vb.) algılayan bir algoritma üzerinde çalışan araç güvenlik teknolojisinin bir parçasıdır.
Bazı sistemler sesli uyarılar kullanarak sürücüyü mola vermesi için uyarırken, bazılarında kahve sembolü görüntüleniyor ve hatta bazı otomobillerin sürücü koltukları titretiyor.
DDS Nasıl Çalışır?
DDS, yolculuğun başlangıcından itibaren direksiyon hareketlerini kaydederek ve yolculuk boyunca sürücünün yorgunluk seviyelerini takip ederek çalışır.
Yapay zekâ tabanlı algoritma, ani hareketlerin sıklığını, günün saatini, yolculuk süresini, şerit ihlallerini ve titreşim şeridine çarpma sıklığını hesaplayarak bir değer üretiyor. Söz konusu değer belirli bir seviyenin üzerindeyse, sistem aracın gösterge panelinde bir kahve fincanı sembolü yakıp söndürerek sürücünün mola vermesi gerektiğini belirtiyor.
Sürücünün yorgunluk seviyesi, sürücüye dönük bir kızılötesi kamera kullanılarak sürekli olarak izlenir. Makine öğrenimi ve yüz tanıma algoritmaları, sürücünün yüz özelliklerini, kafa hareketlerini , göz kırpmalarını ve göz hareketlerini izleyerek yorgunluğu doğru bir şekilde belirler.
Gerçek Dünya Örnekleri
Sürücü Uyku Halini Tespit Sistemi birkaç yıldır kullanılıyor. Sürücü dikkatini izlemekle ilgilenen başlıca otomobil üreticileri arasında Mercedes Benz, Volvo ve Land Rover yer alıyor.
Mercedes-Benz'in 'Dikkat Asistanı, belirli Benz otomobillerinde bulunan ve sürücülerin sürüş alışkanlıklarını izleyen ve dikkatsizlik veya yorgunluk algıladığında görsel ve sesli uyarılar kullanarak onları uyaran özel bir teknolojidir.
Land Rover ayrıca sürücünün dikkatsiz, dikkati dağınık veya yorgun olup olmadığını belirlemek için sürücünün yüz ve göz hareketlerini algılayan bir dizi sensöre sahip Sürücü Durumu İzleme sistemine sahiptir.
Volvo'nun 'Sürücü Uyarısı' veya DAC fonksiyonu, aracın nasıl kullanıldığını doğru bir şekilde izler. Örneğin, araç kontrolsüz bir şekilde sürüldüğünde sürücüye bir ekran, sesli sinyal ve sürücüden çay molası vermesini isteyen bir mesaj göndererek uyarı verir.
Diğer bazı sistemlerin aksine, Volvo'nun Sürücü Uyarısı, sürücünün yorgunluk seviyelerini izlemez, aracın çalışmasına yakından bakar.
Sürücü Uyuşukluk Algılama sisteminin avantajları ve sınırlamaları
DDS'nin pek çok avantajı vardır ve aklımıza gelen ilk fayda, belki de sürücü yorgunluğundan kaynaklanan ölümlerin azalmasıdır.
Şerit değiştirme uyarısı verebilen bir sistem sayesinde , büyük kazaların önüne geçilebilir ve sürücünün, yolcuların ve yayaların hayatı kurtarılabilir.
Sistemin doğruluğu, algoritmanın bir dizi görüntü kullanılarak etkili bir şekilde eğitilmesine bağlıdır. Bununla birlikte, göz kareleri düzgün bir şekilde yakalanmazsa ve sistem büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmezse, sağlam bir DDS (Dijital Konum Belirleme Sistemi) geliştirmek imkansızdır. Dahası, sürücü gözlük veya şapka gibi engeller takıyorsa, göz üzerinde konumlandırma zorlaşabilir.
DDS Modelleri oluşturmak için Eğitim Verilerinin Önemi
Uykulu araç kullanmanın etkileri yoldaki herkes için tehlikeli olabilir. Uykulu bir sürücü odaklanmakta zorlanır, yavaş tepki verir ve hızları ve mesafeleri doğru değerlendiremez.
Uykulu bir sürücü her zaman yeterince uyumamış biri değildir. Bu nedenle, yorgun sürücüleri yaklaşan tehlike konusunda uyarmak için bir araç geliştirmek önemlidir. Bunu mümkün kılmak için makine öğrenimi ve yüz tanıma modelini eğitmek için yeterli veri kümeniz olmalıdır.
Bir DDS modelini doğru bir şekilde eğitmek için, yüz simgelerini görüntülerde konumlandırmaya yardımcı olabilecek kapsamlı bir eğitim veri kümesi (insanların hem uykulu hem de uykulu olmayan görüntülerini içeren) gerekir. Bu yöntem, sistemin gerçek zamanlı senaryolarda sürücülerin yüz özelliklerini tanımlamasına yardımcı olur.
Ayrıca sistem özellikle gözlerle ilgilendiğinden gözlere koordinatlar sunularak göz kırpma ve açılma değerlerinin algılanmasında yardımcı olur.
Sistemin esnemeyi tanımasına yardımcı olabilecek görüntüleri içeren veri kümeleri de dahil edilmelidir. Göz kırpma algılamasına ek olarak, esneme de sistemin sürücüye bir uyarı vermeyi öğrenmesi gereken kritik bir parametredir. Doğru şekilde etiketlenmiş veri kümeleri ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak bir makine öğrenimi modeli oluşturulabilir.
Sürücüde uyku hali tespiti için doğru bir sisteme olan ihtiyaç giderek artıyor. İşletmeler, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilecek son derece güvenilir eğitim veri kümeleri arıyor.
Veri kümelerinde güvenilirlik ve çeşitlilik gerektiğinde, birçok önde gelen teknoloji sağlayıcısı Shaip'i tercih eder. Shaip, çeşitli veri kümeleri, yüksek kaliteli görüntü etiketleme ve açıklama ile üst düzey DDS modelleri geliştirmede önemli rol oynamıştır. Çığır açan bir DDS uygulamanız mı var? Shaip ile iletişime geçin ve rekabetçi fiyatlarla çeşitli eğitim veri kümelerini keşfedin.
