المناقشة الإلكترونية لرسالة طالب الماجستير علي عامر حياوي من قسم علوم الحاسوب

ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة طالب الماجستير علي عامر حياوي والموسومة نظام خبير لاكتشاف نعاس السائق وذلك في يوم الخميس الموافق 2020/6/25 وعبر منصة ZOOM الإلكترونية.

وضح الباحث خلال دراسته أن أحد أسباب حوادث الطرق هو نعاس السائق الذي يؤدي إلى عدد كبير من حوادث السيارات والإصابات والوفيات والخسائر الاقتصادية الكبيرة. يتم تمثيل نعاس السائق على أنه حالة تختلف بين النوم واليقظة ، مما يقلل من المهارات المعرفية ويؤثر على القدرة في أداء مهمة القيادة. تحتاج هذه المشكلة الخطيرة إلى تطوير نظام فعال لمراقبة اليقظة قادر على تقليل الحوادث من خلال تنبيه السائق في حالات القيادة السيئة المختلفة.

للكشف عن نعاس السائق، في هذه الرسالة, تم تصميم وتنفيذ نظام مساعدة السائق الذي يتضمن مراقبة السائق وتنبيهه باستخدام طريقتين, الطريقة الاولى تمثل الطريقة السلوكية behavioral-based method وهي طريقة الكشف عن حركات العين اما الطريقة الثانية فتمثل الطريقة القائمة على علم وظائف الأعضاء التي تعتمد على إشاراتEOG . في طريقة الكشف عن حركات العين (مغلق / مفتوح) ، يتم استخدام النمط الثنائي المحليLBP حيث يتم استخدام descriptors لتمثيل صور العين لاستخراج ميزات الأشخاص المختلفين لمعرفة ما إذا كان السائق في حالة نعاس أم لا وهذا يحدث بعد تسجيل فيديو السائق واكتشاف عين السائق.

بينما في الطريقة القائمة على استخدام EOG، تم استخدام نظام مضمن يعتمد على متحكم ATmega2560 على لوحة Arduino لتنفيذ دائرة اكتساب إشارة EOG. استخدم النظام المقرح العديد من القياسات لاستخراج الميزات من إشارات EOG مما يجعلها حساسة للغاية لاكتشاف نعاس السائق. علاوة على ذلك ، تم استخدام مصنّف K Nearest Neighbours (KNN) وSupport Vector Machine (SVM) في الطريقتين لإعطاء دقة جيدة.

يقدم النظام المقترح جهازًا منخفض التكلفة قادرًا على تنبيه السائق بسرعة لضمان سلامته. تظهر النتائج التجريبية كفاءة وموثوقية نظام مساعدة السائق المقترح. تشير النتائج إلى أن النظام لديه معدل دقة عالية مقارنة بالطرق الأخرى حيث يكون معدل الدقة للمصنفين KNN و SVM باستخدام مجموعة بيانات إشارة EOG هو 95٪ و 99.9٪ على التوالي. وعند استخدام مجموعة بيانات الكشف عن العين, فيكون معدل الدقة هو 98٪ و 100٪ على التوالي.