عنوان

Driver Profiling Using Long Short Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) Methods

Number

TLpq2461429034

.Language of Text, Soundtrack etc

انگلیسی

Title Proper

Driver Profiling Using Long Short Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) Methods

General Material Designation

[Thesis]

First Statement of Responsibility

Cura, Aslıhan

Subsequent Statement of Responsibility

Küçük, Haluk

Name of Publisher, Distributor, etc.

Marmara Universitesi (Turkey)

Date of Publication, Distribution, etc.

2019

Specific Material Designation and Extent of Item

82

Dissertation or thesis details and type of degree

Master's

Body granting the degree

Marmara Universitesi (Turkey)

Text preceding or following the note

2019

Text of Note

Sürücü araç kullanım şekli, trafik güvenliği, yakıt tüketimi ve gaz emisyonu konuları üzerinde son derece etkilidir. Bu çalışmada, trafik güvenliğini arttırmak için araçtan toplanan verileri yapay sinir ağları kullanarak sınıflandırmak ve bu sayede sürücünün davranış profilini çıkarmak amaçlanmıştır. Sürücü profillemesi üzerindeki yapılan çalışmalar incelendiğinde, akıllı telefonlardan toplanan sensör verileri, kamera görüntüleri ve aracın kendi verileri birlikte kullanılarak sürücü profili çıkarılma üzerine yoğunlaşıldığı görülmüştür. Bu çalışmadaki ise sadece aracın; hız, motor devri, gaz pedalı, fren pedalı, teker açısı ve ivmelenme gibi verileri kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Sınıflandırmada iki farklı derin öğrenme metodu kullanılmıştır. Zaman bağlı veriler için sıklıkla kullanılan Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve görüntü işlemede kullanılan ancak zamana bağlı verilerde de tercih edilen CNN (Convolutional Neural Network) derin öğrenme metodu kullanılarak sınıflandırmadaki başarı oranları incelenmiştir. Çalışma sonucunda CNN'in daha yüksek başarı sonuçları verdiği gözlemlenmiştir.

Computer science

Transportation

Cura, Aslıhan

Küçük, Haluk

Electronic name

p

[Thesis]

276903

a

Y