Uykululuk halinin önceden tespit edilmesi, uykululuğa bağlı trafik kazalarını önlemek, fiziksel ve ekonomik kayıpların önüne geçmek açısından önemlidir. Bir kamera yardımı ile kişilerin görüntüleri üzerinde görüntü işleme teknikleri uygulanarak uykululuk halini önceden kestirmek mümkündür. Bu çalışmada, literatürdeki veri kümelerinden yararlanılarak uykululuk halinin tespit edilmesinde büyük bilgiye sahip olan göz bölgesinden gelen öznitelikler ile göz kırpma tespiti yapmak için sabit ve uyarlamalı eşik değerleri ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Böylece, kısa süreli göz kırpma ile uzun süreli göz kapamanın daha iyi ayırt edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada önerilen uyarlamalı eşik değerinin sabit bir eşik değerinden çok daha başarılı göz kırpma tespiti sonuçları verdiği, iki farklı veri kümesi üzerinde yapılan deneyler ile doğrulanmıştır.

Günümüzde yollardaki araç sayısı arttıkça trafik güvenliğinin önemi de artmaktadır. Birden çok aracın karıştığı trafik kazaları sürücü ve yolcuların hayatını tehdit etmektedir. Takograf kullanımı zorunlu olan kamyon, otobüs gibi ağır vasıta araçlar, trafik kazalarında daha fazla ölüm, yaralanma ve maddi kayıplara yol açmaktadır. Geleneksel takograflar dönüş ve şerit değişiklikleri gibi yanal manevraların şiddetiyle ilgili herhangi bir bilgi vermemektedir. Agresif sürücü davranışlarının trafik kazaları ve yakıt tüketimine etkisi önemli boyutlarda olabilmektedir. Bu çalışmada ivmeölçer ve jiroskop verilerini kullanarak sürücü davranışını tespit etmek ve derecelendirmek için yeni bir algoritma tasarlanmış ve yeni bir takograf cihazı geliştirilmiştir. Bu amaçla, yanal manevraların algılanması için takograf cihazına düşük maliyetli bir IMU (Inertial Measurement Unit) sensör modülü eklenmiştir. Sağa-sola dönüşler ve şerit değişiklikleri manevralarını yüksek hassasiyetle tespit etmek için öncelikle jiroskop-Z verileri ile olayların kenarları yakalanır ve başlangıç ve bitiş noktaları belirlenir. Ardından aralıktaki ivmeölçer-X, jiroskop-Z ve hız verilerini bir formülle birleştirilerek yanal manevraları puanlayan yeni bir algoritma önerilmiştir. Yapılan testlerde algoritmanın dönüşlerin algılanmasında %100, şerit değişikliklerinde %88 doğruluğa yaklaştığı gözlemlenmiştir.

Due to the frequent and widespread instances of burglary, effective and accurate intrusion detection with an alarm system is now necessary. In this study, the proposed system is used for secret and vital places that need a good monitoring system based on human motion detection. The system can protect museums that contain critical historical objects and libraries with old historical books. The security alert system is also essential to the protection of banks. The system uses a two-frame difference algorithm and a simple background modeling algorithm for motion detection with the help of AForge.NET. Whenever the system detects motion, it interprets the frames of motion to determine humans by using YOLO. The security alert system activates the alerts whenever it detects human motion, like sending an email to an authorized person, triggering the LED alert and sound alert, recording a video of that place, taking a motion picture, and saving it within the databases. The system has the advantages of low cost, a user-friendly interface, and high security. The system was thoroughly tested to detect human movement in unauthorized areas. The system successfully detected human activity indoors and outdoors and activated the alarms. Also, the system could detect human movement in all four directions and alert observers directly at the time of the incident. In low light or minimum illumination, the system can determine human motion. The evaluation results showed that the system's accuracy in detecting human movement was 95%, which shows that the system is able to protect vital and secret places and can successfully monitor areas.

Most fresh water is used in agriculture. There has been a constant interest in presenting systems and solutions that rationalize water resources in agriculture without reducing productivity. In contrast the solutions must improve production while utilizing less water. On the other hand, The Internet of Things is a prominent recent technology that provides various solutions in many disciplines, including agriculture and irrigation. This paper proposes an Internet-of-Things-based architecture for smart irrigation by developing a prototype with a controller unit, water pumps, and sensors. These systems monitor the soil's irrigation needs and determine the right amount based on sensor data. As these values are delivered through cloud computing to a user's mobile app, irrigation may be monitored and controlled from multiple angles. This comprises manual irrigation mode, automatic irrigation mode, and determine the right amount of irrigation based on sensor relationships.