Motosiklet sürücülerinin fiziksel ve zihinsel durumunu EKG ve EEG sinyalleri üzerinden inceleyen, yapay zekâ destekli güvenlik sistemi.
Yorgunluk, uykululuk ve dikkat azalması sürüş performansını olumsuz etkileyebilir. Sürücü kendi durumundaki değişimi her zaman zamanında fark edemeyebilir.
Sürüş sırasında dikkat seviyesindeki değişimlerin zamanında fark edilmesi güvenlik açısından önemlidir.
Sürücü kendi yorgunluğunu geç fark edebilir. Bu nedenle fiziksel ve zihinsel sinyallerin izlenmesi hedeflenmektedir.
Projenin temel yaklaşımı, kalp ve beyin kaynaklı biyolojik sinyalleri aynı sistem içerisinde değerlendirmektir.
Kalbin elektriksel aktivitesindeki değişimleri izler ve fizyolojik durum hakkında veri sağlar.
Beynin elektriksel aktivitesini inceleyerek dikkat, uyanıklık ve zihinsel durumla ilişkili sinyallerin değerlendirilmesine olanak sağlar.
Sistem, sensörlerden alınan verilerin işlenmesi ve değerlendirilmesinin ardından gerekli durumda fiziksel uyarı verilmesini hedefler.
EKG ve EEG sinyalleri alınır.
Gürültü azaltılır.
Anlamlı ölçütler belirlenir.
Model verileri değerlendirir.
Riskli durumda titreşimli uyarı hedeflenir.
Toplanan EKG ve EEG kayıtları; temizleme, ön işleme ve özellik çıkarma adımlarından geçirilerek model eğitiminde kullanılacaktır.
Öğrenciler ve mentör (gözetmen) öğretmen.
Öğrenci
Öğrenci
Öğrenci
Mentör (Gözetmen) Öğretmen