Geri Dön

İnşaat sürecinde işçi aktivitelerinin derin öğrenme ile otomatik sınıflandırılması

Automatic classification of worker activities with deep learning in construction process

PDF İndir

  1. Tez No: 673024
  2. Yazar: ÖMÜR TEZCAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL AKÇAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

Diğer sektörlerde artan robotik üretime karşın inşaat projeleri hala en yoğun insan iş gücü kaynağının kullanıldığı sektörler arasında yer almaktadır. İnşaat yapım sürecinde işçi aktivitelerinin yüksek doğrulukla otomatik tespiti, projelerde zaman ve maliyet yönetimi açısından oldukça önemlidir. Tez çalışmasında işçi aktivitelerinin derin öğrenme tabanlı otomatik tespiti ve takibi ile verimlilik ve performans kaybının önlenmesine yönelik stratejilerde karar desteği sağlaması hedeflenmiştir. Bu amaçla inşaat işçilerinin vücutlarına yerleştirilen sensörlerden elde edilen veriler ve ortam ses kaydı verileri ile iş aktivitesi tespiti yapılmıştır. Çalışmada sensör ivme verileri yanında sensör konum verileri ve bu ikisinin kombinasyonuda kullanılarak sonuçlar değerlendirilmiştir. Aktivite tanımlama için derin öğrenme LSTM ve BiLSTM ağları birlikte kullanılmıştır. Çalışma sonucunda üç adet sensör verilerinden ve iki adet ses verilerinden olmak üzere toplam beş farklı çalışmada %97-%100 arasında doğruluk oranı yakalanmıştır. Bu oranlarla, işçi aktivitelerinin otomatik tespitinin inşaat projelerinde iş verimliliği kaynaklı süre ve maddi kayıpların önlenmesinde önemli bir karar desteği sağlayacağı değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Despite the increasing robotic production in other sectors, construction projects are still among the sectors where the most human labor resource is used. Automatic detection of worker activities with high accuracy during the construction process is very important in terms of time and cost management in projects. In the thesis, it was aimed to provide decision support in strategies for preventing loss of productivity and performance with automatic detection of worker activities based on deep learning. For this purpose, work activity was determined with the data obtained from the sensors placed on the construction workers' bodies and the ambient sound recording. In the study, the results were evaluated by using the sensor position data and the combination of these two as well as the sensor acceleration data. Deep learning LSTM and BiLSTM networks were used together for activity identification. As a result of the study, accuracy rate between 97% and 100% was achieved in five different studies, including three sensor data and two audio data. It is considered that automatic determination of worker activities with these high rates, will provide an important decision support in preventing time and financial losses due to work efficiency in construction projects.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    166644

    A simulation-based decision support tool for economical materials management system in the construction industry

    İnşaat sektöründe ekonomik malzeme yönetim sisteminin seçimi için simulasyon tabanlı karar destek modeli

    GÜL POLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET UĞUR MÜNGEN

    PROF. DR. DAVİD ARDİTİ

  2. Tez No

    397992

    Risk assessment and alternative dispute resolution practice: Transportation infrastructure projects

    Ulaşım alt yapı projelerinde risk değerlendirmesi ve alternatif uyuşmazlık çözüm uygulamaları

    FURKAN ÖZBEY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. NURBANU ÇALIŞKAN

  3. Tez No

    335698

    Review of automation and robotics technology (ART) utilized in building construction projects

    Bina inşaat projelerinde kullanılan otomasyon ve robotik teknolojisi

    MOHAMMED ENSHASSİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ESİN ERGEN PEHLEVAN

  4. Tez No

    147813

    Migrating men and women left behind: A study from Ankara

    Geçici işçi göçü ve geride kalan kadın: Ankara'dan bir çalışma

    GÖZE DOĞU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    SosyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAKIN ERTÜRK

  5. Tez No

    512430

    İşçi sağlığı ve iş güvenliği bakış açısıyla bir alt yüklenici seçim ve değerlendirme yöntemi ve saha çalışması

    A subcontractor selection and evaluation method in terms of occupational health and safety and a field study

    SEFA ÇEKÜÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN EMRE GÜRCANLI

Geri Dön