Güvenli Sürüş için Giyilebilir Kuru Elektroensefalografi Kullanan Uyuşukluk Algılama ve Uyarı Sistemi

Sürücünün uyuşukluk ve yorgunluğunun yol kazalarına neden olmada büyük etkisi vardır. Uyuşukluk, dikkatsizliğe ve hatta bazen kişinin farkına bile varmadan kısa aralıklı uyku anlarını içeren mikro uykuya yol açabilir ve bu bazen araba kullanırken ölümcül olabilir. Bu yazıda, sürücünün uykululuk seviyesini belirleyen, seviye artınca sesli bir alarmı çalıştıran, LCD'de uykululuk seviyesi durum göstergesi ve sürücüyü uyarmak için bir ışıklı göstergesi olan bir uyuşukluk algılama ve uyarı sistemi önerilmiştir. Veri girişi, mikrodenetleyiciye kablosuz olarak bağlanan giyilebilir bir kuru EEG kulaklığı olan MindLink Neuro Sensor kullanılarak sağlanmıştır. Belirli beyin dalgasını aktive eden ortak faaliyetler ve ilgili beyin dalgasını devre dışı bırakan aktiviteler incelenmiş ve sonuçlarda sunulmuştur. Alfa, beta ve teta dalgaları gibi birkaç beyin dalgasının esneme sırasında tetiklendikleri için uyuşukluk ile ilişkilendirilebileceği görülebilir, ancak bu deneyde kullanılan MindLink EEG kulaklığı alnın önüne yerleştirilmiş 2 düğüm içerdiği ve en çok alfa dalgasındaki değişikliklere duyarlı olduğu için Alfa beyin dalgaları uyku hali belirleyicisi olarak kullanılmıştır.

Drowsiness Detection and Alert System Using Wearable Dry Electroencephalography for Safe Driving

Driver drowsiness and fatigue plays a great impact in causing road accidents. Drowsiness can lead to inattentiveness or even microsleep, which involves brief intermittent moments of sleep sometimes without the person even noticing it, and this can sometimes be fatal when driving. In this paper, a drowsiness detection an alert system is proposed to identify the drowsiness level of a driver and trigger an audible alarm, status display on LCD, and a light indicator to alert the driver. The input is captured using MindLink Neuro Sensor which is a wearable dry EEG headset which is wirelessly connected to the microcontroller. The common activities that activate certain brain wave, as well as the activities that deactivate the respective brain wave is examined and presented in the results. It can be seen that a few brain waves can be associated with drowsiness as they are triggered during yawning such as the alpha, beta, and theta waves, but the MindLink EEG headset used in this experiment featured 2 nodes placed at the front of the forehead and is most sensitive to changes in the alpha wave, so alpha wave is used as a drowsiness determinant.

___

  • [1] J. L. Connor, “The role of driver sleepiness in car crashes: A review of the epidemiological evidence,” Drugs, Driving and Traffic Safety, pp. 187–205, 2009, doi: 10.1007/978-3-7643-9923-8_12.
  • [2] N. Gurudath and H. Bryan Riley, “Drowsy driving detection by EEG analysis using Wavelet Transform and K-means clustering,” Procedia Computer Science, vol. 34, pp. 400–409, 2014, doi: 10.1016/J.PROCS.2014.07.045.
  • [3] J. N. Mindoro, C. D. Casuat, A. S. Alon, M. A. F. Malbog, and J. A. B. Susa, “Drowsy or not? Early drowsiness detection utilizing arduino based on electroencephalogram (eeg) neuro-signal,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, vol. 9, no. 2, pp. 2221–2226, 2020, doi: 10.30534/IJATCSE/2020/200922020.
  • [4] S. H. Hwang, M. Park, J. Kim, Y. Yun, and J. Son, “Driver drowsiness detection using EEG features,” Communications in Computer and Information Science, vol. 852, pp. 367–374, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-92285-0_49.
  • [5] T. Hwang, M. Kim, S. Hong, and K. S. Park, “Driver drowsiness detection using the in-ear EEG,” Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS, vol. 2016-October, pp. 4646–4649, Oct. 2016, doi: 10.1109/EMBC.2016.7591763.
  • [6] G. Li and W. Y. Chung, “A context-aware EEG headset system for early detection of driver drowsiness,” Sensors (Switzerland), vol. 15, no. 8, pp. 20873–20893, Aug. 2015, doi: 10.3390/S150820873.
  • [7] M. Ogino and Y. Mitsukura, “Portable drowsiness detection through use of a prefrontal single-channel electroencephalogram,” Sensors (Switzerland), vol. 18, no. 12, Dec. 2018, doi: 10.3390/S18124477.
  • [8] D. Sandberg, T. Åkerstedt, A. Anund, G. Kecklund, and M. Wahde, “Detecting driver sleepiness using optimized nonlinear combinations of sleepiness indicators,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 12, no. 1, pp. 97–108, Mar. 2011, doi: 10.1109/TITS.2010.2077281.
  • [9] X. Wang and C. Xu, “Driver drowsiness detection based on non-intrusive metrics considering individual specifics,” Accident Analysis and Prevention, vol. 95, pp. 350–357, Oct. 2016, doi: 10.1016/J.AAP.2015.09.002.
  • [10] J. Chen, S. Wang, E. He, H. Wang, and L. Wang, “Recognizing drowsiness in young men during real driving based on electroencephalography using an end-to-end deep learning approach,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 69, p. 102792, Aug. 2021, doi: 10.1016/J.BSPC.2021.102792.
  • [11] C. Zhao, M. Zhao, J. Liu, and C. Zheng, “Electroencephalogram and electrocardiograph assessment of mental fatigue in a driving simulator,” Accident Analysis and Prevention, vol. 45, pp. 83–90, Mar. 2012, doi: 10.1016/J.AAP.2011.11.019.
  • [12] E. Wascher, S. Getzmann, and M. Karthaus, “Driver state examination—Treading new paths,” Accident Analysis and Prevention, vol. 91, pp. 157–165, Jun. 2016, doi: 10.1016/J.AAP.2016.02.029.
  • [13] J. A. Pineda, “The functional significance of mu rhythms: Translating ‘seeing’ and ‘hearing’ into ‘doing,’” Brain Research Reviews, vol. 50, no. 1, pp. 57–68, Dec. 2005, doi: 10.1016/J.BRAINRESREV.2005.04.005.
  • [14] V. Saini and R. Saini, “Driver Drowsiness Detection System and Techniques: A Review”, Accessed: Jul. 16, 2021. [Online]. Available: www.ijcsit.com
  • [15] Z. Li, S. E. Li, R. Li, B. Cheng, and J. Shi, “Online Detection of Driver Fatigue Using Steering Wheel Angles for Real Driving Conditions,” Sensors (Basel, Switzerland), vol. 17, no. 3, Mar. 2017, doi: 10.3390/S17030495.
  • [16] S. Otmani, T. Pebayle, J. Roge, and A. Muzet, “Effect of driving duration and partial sleep deprivation on subsequent alertness and performance of car drivers,” Physiology and Behavior, vol. 84, no. 5, pp. 715–724, Apr. 2005, doi: 10.1016/J.PHYSBEH.2005.02.021.
  • [17] P. Thiffault and J. Bergeron, “Monotony of road environment and driver fatigue: A simulator study,” Accident Analysis and Prevention, vol. 35, no. 3, pp. 381–391, 2003, doi: 10.1016/S0001-4575(02)00014-3.
  • [18] S. H. Fairclough and R. Graham, “Impairment of driving performance caused by sleep deprivation or alcohol: A comparative study,” Human Factors, vol. 41, no. 1, pp. 118–128, Mar. 1999, doi: 10.1518/001872099779577336.
  • [19] S. Majumder, B. Guragain, C. Wang, and N. Wilson, “On-board drowsiness detection using EEG: Current status and future prospects,” IEEE International Conference on Electro Information Technology, vol. 2019-May, pp. 483–490, May 2019, doi: 10.1109/EIT.2019.8833866.
  • [20] M. Awais, N. Badruddin, and M. Drieberg, “Driver drowsiness detection using EEG power spectrum analysis,” IEEE TENSYMP 2014 - 2014 IEEE Region 10 Symposium, pp. 244–247, Jul. 2014, doi: 10.1109/TENCONSPRING.2014.6863035.
  • [21] M. Oviyaa, P. Renvitha, R. Swathika, I. J. L. Paul, and S. Sasirekha, “Arduino based Real Time Drowsiness and Fatigue Detection for Bikers using Helmet,” 2nd International Conference on Innovative Mechanisms for Industry Applications, ICIMIA 2020 - Conference Proceedings, pp. 573–577, Mar. 2020, doi: 10.1109/ICIMIA48430.2020.9074842.
  • [22] A. S. Abdel-Rahman, A. F. Seddik, and D. M. Shawky, “An affordable approach for detecting drivers’ drowsiness using EEG signal analysis,” 2015 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics, ICACCI 2015, pp. 1326–1332, Sep. 2015, doi: 10.1109/ICACCI.2015.7275796.
  • [23] P. A. Abhang, B. W. Gawali, and S. C. Mehrotra, “Technological Basics of EEG Recording and Operation of Apparatus,” Introduction to EEG- and Speech-Based Emotion Recognition, pp. 19–50, Jan. 2016, doi: 10.1016/B978-0-12-804490-2.00002-6.
  • [24] “Design and Implementation of Neuro Based Switching System Control for Power Socket”, doi: 10.35940/ijrte.D4218.118419.
  • [25] A. Kübler, B. Kotchoubey, J. Kaiser, J. R. Wolpaw, and N. Birbaumer, “Brain–computer communication: Unlocking the locked in.,” Psychological Bulletin, vol. 127, no. 3, pp. 358–375, 2001, doi: 10.1037/0033-2909.127.3.358.
  • [26] W. Klimesch et al., “Theta synchronization during episodic retrieval: neural correlates of conscious awareness,” Cognitive Brain Research, vol. 12, no. 1, pp. 33–38, Aug. 2001, doi: 10.1016/S0926-6410(01)00024-6.
  • [27] P. L. Nunez, “The brain wave equation: a model for the EEG,” Mathematical Biosciences, vol. 21, no. 3–4, pp. 279–297, Dec. 1974, doi: 10.1016/0025-5564(74)90020-0.
El-Cezeri-Cover
  • ISSN: 2148-3736
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Tüm Bilim İnsanları ve Akademisyenler Derneği
Sayıdaki Diğer Makaleler

Ayrık PSO Algoritması ile Sehim Kısıtı Altında İki Doğrultudaki Kirişli Döşemelerin Güvenilirlik Tabanlı Optimizasyonu

Mehmet K. DERDİMAN

Çok Rotorlu İHA için Önerilen Uyarlanabilir İniş Takımının Tasarımı ve Kinematik Analizi

Nihat ÇABUK

Al 5052 alaşımının Lazer Kesiminde Kerf Oluşumunu ve Yüzey Pürüzlülüğünü Etkileyen Kesme Parametrelerinin Çoklu Optimizasyonu

Harun YAKA

Physiochemical and Electrical Properties of Refined Luffa (Luffa Cylindrica) Seed Oil as Bio-Transformer Oil

Olatunde Ajani OYELARAN, Olawale SANUSİ, Sunday BORİSADE, James ABİOYE, Israel OLUMOROTİ

Farklı büyüklükteki İnşaat Firmaları için Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemleriyle Tedarikçi Seçimi

Ayşe KARABAYIR, Ahmet Reha BOTSALI

Türkiye Genelinde En Çok Yetiştirilen Tarımsal Ürünlerin Atıklarının Biyogaz Potansiyelinin Belirlenmesi

Simge ÇAKAL, Suna CELİK

Otomobil Geri Görüş Aynası İçin Titreşim Fikstürü Tasarımı ve Analizi

Kadir YENİLMEZ, Zeliha KAMIŞ KOCABIÇAK

Farklı Silis Oranlarının Taş Çini Özelliklerine Olan Etkilerinin Araştırılması

Çetin ÖZTÜRK

Doğu Anadolu Fay Sistemi Boyunca Gelişen Kuvaterner Mafik Alkali Volkanizmasının Petrojenezi ve Tektonik Konumu, Güneydoğu Anadolu Orojenik Kuşağı (Elazığ)

Melahat BEYARSLAN, Mehmet Ali ERTÜRK, Mustafa Eren RİZELİ, Abdullah SAR

Uçucu Kül Tabanlı Geopolimer SIFCON’ların Eğilme Dayanımı ve Tokluk Özelliklerinin İncelenmesi

Adil GÜLTEKİN, Kambiz RAMYAR