Kişisel araçlarda ve toplu taşıma filolarında güvenliği artırmak amacıyla geliştirilen yeni nesil sürücü izleme sistemleri (DMS), açık kaynaklı ve yüksek performanslı yapay zeka kütüphaneleri sayesinde günlük hayatın farklı alanlarına yöneldi. Bu anlamda en ilginç ve yaygın uygulama örneklerinden biri, Google tarafından geliştirilen MediaPipe mimarisi ile OpenCV bilgisayarlı görü kütüphanesinin bir arada kullanıldığı “Sürücü Yorgunluk ve Duygu Takip Asistanı”dır.
Bu sistemde süreç üç temel aşamada işler:
- Yüz Tespiti ve Nirengi Noktalarının Haritalanması (MediaPipe Face Mesh):Aracın direksiyon veya dikiz aynası bölgesine yerleştirilen yüksek çözünürlüklü IR (kızılötesi) kameralar, MediaPipe kütüphanesini kullanarak sürücünün yüzüne 468 adet 3 boyutlu yüz noktası (facial landmark) yerleştirir. Bu derin öğrenme modeli, karanlıkta veya sürücü gözlük taksa dahi yüzdeki mikro hareketleri hassasiyetle izler.
- Görüntü İşleme ve Analiz (OpenCV):OpenCV yazılımı, MediaPipe’tan gelen 3 boyutlu koordinatları anlık olarak işler. Örneğin sürücünün göz kapağı açıklığı (EAR – Eye Aspect Ratio) ve esneme frekansı hesaplanır. Göz kapaklarının kapanma süresi milisaniyeler cinsinden ölçülerek yorgunluk seviyesi tespit edilir.
- Sinir Ağları ile Duygu ve Odak Analizi (CNN – Evrişimli Sinir Ağları):Eşzamanlı çalışan evrişimli sinir ağları (CNN), sürücünün bakış yönünü (Gaze Tracking) ve yüzündeki stres/öfke mimiklerini analiz eder. Sürücünün yola bakmadığı, dikkatinin dağıldığı veya aşırı öfkeli bir mimiğe sahip olduğu anlar anında saptanır.
Uygulama Sahada Nasıl Çalışıyor?
Sürücü direksiyon başında gözlerini 2 saniyeden uzun süre yoldan ayırdığında ya da yüz hatlarındaki gevşemeden uyuklama başlangıcı saptandığında, araç içi sesli ikaz devreye girer, koltuk titreşir ve ekranda “Kahve molası zamanı geldi” uyarısı belirir. Yüz takibi, gelişmiş yapay zeka yazılımlarıyla birleşerek olası trafik kazalarının önüne geçen hayati bir güvenlik kalkanına dönüşmüş durumda.
Yorumlar (0)