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

مرکز و کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان های اروپایی

منو

" Driver Profiling Using Long Short Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) Methods "
Cura, Aslıhan Küçük, Haluk

Document Type	:	Latin Dissertation
Language of Document	:	English
Record Number	:	1108095
Doc. No	:	TLpq2461429034
Main Entry	:	Cura, Aslıhan
	:	Küçük, Haluk
Title & Author	:	Driver Profiling Using Long Short Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) Methods\ Cura, AslıhanKüçük, Haluk
College	:	Marmara Universitesi (Turkey)
Date	:	2019
student score	:	2019
Degree	:	Master's
Page No	:	82
Abstract	:	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.
Subject	:	Computer science
	:	Transportation