TY  - JOUR
TI  - Sürücü yorgunluk evrelerinin EEG işaretleri ile tespiti ve analizi
AB  - Günümüzde birçok insan trafik kazalarında hayatlarını  kaybetmektedir. Trafik kazalarının en önemli nedeni olarak sürücülerin  uykusuzluğu ve yorgunluğu gösterilmektedir. Bu nedenle sürücü  performansının analizi konusunda yapılan araştırmalar büyük önem  taşımaktadır. Bu çalışmada, elektroensefalografi (EEG) verileri  kullanılarak sürücü yorgunluğunu analiz edebilecek bir sistem  tasarlanmıştır. Veri seti olarak National Chiao Tung Üniversitesi  tarafından hazırlanan sürekli dikkat halinde sürüş deneyinden alınan EEG işaretleri kullanılmıştır. Boyutu sürücünün yorgunluk zamanlarını  ve seviyesini tespit edebilmek için veri seti dört sınıfa ayrılmıştır. Sürücü  yorgunluğu evrelerinde ortaya çıkan frekans aralıklarını  belirleyebilmek için EEG sinyallerine filtreleme işlemleri yapılmıştır.  Temel Bileşen Analizi yöntemi kullanılarak öznitelik matrisinin  azaltılmıştır. Böl ve Fethet algoritması ile dört sınıfın birbirinden en iyi  şekilde ayrılacağı tüm kombinasyonlar belirlenmiş ve her adımda alt sınıflandırıcılar kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Alt  sınıflandırıcı olarak, k-En Yakın Komşuluk, Destek Vektör Makineleri ve  Doğrusal Ayırım Analizi algoritmaları kullanılmıştır. Çalışma  sonucunda ortalama sınıflandırma başarıları k-En Yakın Komşuluk  algoritması için %87.9, Destek Vektör Makineleri algoritması için  %88.5 ve Doğrusal Ayırım Analizi için %81.6 olarak elde edilmiştir. En  yüksek ortalama sınıflandırma başarısı ise 4. sınıf yorgunluk  seviyesinde, sürüşün 67.5-90 dk. arasında Destek Vektör Makineleri  sınıflandırıcısı ile %93.2 olarak elde edilmiştir.
AU  - EKEN, RECEP
AU  - Bekiryazıcı, Şule
AU  - Yılmaz, Güneş
AU  - DEMİR, Ahmet
AU  - Coşkun, Oğuzhan
DO  - 10.5505/pajes.2022.89327
PY  - 2022
JO  - Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
VL  - 28
IS  - 5
SN  - 2147-5881
SP  - 643
EP  - 651
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1134563
ER  -