Kamu Sağlığı ve Çevresel Sürdürülebilirlik için YOLOv5 Tabanlı Sigara Tespiti ve Sesli Uyarı Sistemi

Authors : Nur Kuban Torun, Oğuzhan Tatli, Merve Önalan

Pages : 746-762

Doi:10.29109/gujsc.1620772

View : 139 | Download : 88

Publication Date : 2025-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Sigara kullanımı, dünya genelinde çok sayıda sağlık sorununa yol açarak her yıl milyonlarca insanın ölümüne neden olmaktadır. Pasif içicilik de dahil olmak üzere, sigaranın bireysel ve toplumsal etkilerini azaltmak amacıyla geliştirilen “dumansız hava sahası” uygulamalarının halk sağlığını korumada önemli bir rolü vardır. Bu çalışmada, YOLOv5 modeli kullanılarak sigara içme davranışının gerçek zamanlı tespiti hedeflenmiştir. Farklı ışık, açı ve arka plan koşullarında çekilen 3.912 görüntüden oluşan bir veri seti oluşturulmuş ve çeşitli veri artırma teknikleriyle bu sayı 10.176’ya çıkarılmıştır. Veriler Roboflow platformunda etiketlenmiş ve Ultralytics HUB kullanılarak Google Colab Pro ortamında model eğitimi gerçekleşleştirilmiştir. YOLOv5s modeli, eğitim sürecinde %90.6 doğruluk oranı (Precision), %73.4 duyarlılık (Recall) ve 0.825 [email protected] değerlerine ulaşmıştır. Tespit edilen sigara içme davranışı sesli bir uyarı sistemiyle kullanıcıya iletilmiştir. Bu sistem, güven eşiği aşıldığında önceden hazırlanmış bir ses dosyasını Pygame kütüphanesi aracılığı ile çalmaktadır. Böylece bireylerin yasaklı alanlarda yasağa uyum sağlamaları desteklenmiş ve pasif içicilik riski en aza indirilmeye çalışılmıştır. Bu çalışma, sürdürülebilir kalkınma hedeflerinden “Sağlıklı ve Kaliteli Yaşam” hedefine katkıda bulunarak, kamu yararına hizmet eden yenilikçi bir teknoloji sunmaktadır. İnsan sağlığı ve çevresel hava kalitesine yönelik değerli sonuçlar ortaya koyarak literatüre anlamlı bir katkı sağlamaktadır.
Keywords : Sağlık ve Kaliteli Yaşam, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Sigara Tespiti, Sesli Uyarı

ORIGINAL ARTICLE URL