DERIN ÖĞRENME TABANLI İŞYERI KAMERASI ILE GERÇEK ZAMANLI KIŞISEL KORUYUCU EKIPMAN VE DEPO GÜVENLIĞI TESPITI

Authors : Abdil Karakan, Yüksel Oğuz

Pages : 402-414

Doi:10.54365/adyumbd.1470598

View : 77 | Download : 86

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :İş kazalarının büyük bir çoğunluğu basit tedbirlerle önlenebilecek seviyededir. Bunların başında çalışanların kullanması gereken kişisel koruyucu ekipmanları gelmektedir. Yapılan çalışmada bir iş yeri kamerasından alınan görüntüler ile gerçek zamanlı olarak kişisel koruyucu ekipmanlarının tespiti gerçekleştirilmiştir. Bunun için iş yeri kamerasından alınan görüntülerden bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti 6125 tane fotoğraftan oluşmaktadır. Ayrıca fotoğraflar üzerinde gri tonlama, eğim eklenmesi, bulanıklaştırma, değişkenlik eklenmesi, gürültü eklenmesi, görüntü parlaklığı değişikliği, renk canlılığı değişikliği, perspektif değişikliği, boyutlandırma ve konum değişikliği eklenmiştir. Bu eklemeler ile kameradan meydana gelebilecek herhangi bir bozulmaya karşı oluşacak hata en aza indirilmiştir. Fotoğraflar üzerinde yapılan değişiklikler ile veri setini oluşturan fotoğraf sayısı 21079’a yükselmiştir. Oluşturulan veri seti YOLOv5 mimarisinde çalıştırılmıştır. Çalışmada kask, ayakkabı, yelek, yolda, yolda değil, yeleksiz, ayakkabısız, apron ve kasksız olmak üzere 9 çeşit kişisel koruyucu ekipmanın tespiti gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda ortalama doğruluk 97.3%, mAP 93.8% ve recall 91.7% gerçekleşmiştir.
Keywords : Derin öğrenme, Kişisel koruyucu ekipman, Gerçek zamanlı nesne algılama, YOLO mimarisi, Depo güvenliği.