Derin öğrenme ile iş güvenliğinde koruyucu gözlük tespiti
Protective glasses detection in occupational safety with deep learning
- Tez No: 739378
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Gözlükler, Nesne tespiti, İş sağlığı, Deep learning, Convolutional neural networks, Eyeglasses, Object detection, Occupational health
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Derin öğrenme çalışmalarındaki gelişmeler ve kullanımının daha kolay olması ve bilgisayar görme teknolojilerinin gelişmesiyle görüntülerden nesne tespiti yapma, gerçek zamanlı nesne algılama sistemleri önemli bir biçimde yaygınlaşmıştır. Nesne tespiti çalışmalarından görüntülerden göz tespiti yapma işlemleri güvelik, bankacılık, adliye, tıbbi alanlar, sürücüsüz araç sistemleri, iş güvenliği ve sağlığı için çok önemli işlemler haline gelmiştir. Bu tezde, görüntülerden gerçek zamanlı olarak göz tespiti yapan ve işletmelerde iş güvenliği ve sağlığı açsından göz koruyucu kontrolü ile koruyucu gözlük tespiti yapan bir çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada iki farklı tespit modeli geliştirilmiş olup ilk modelde yüz uzuvlarından gözün tespiti yapılmıştır ve ikinci modelde işyerlerindeki çalışanların koruyucu gözlük kullanımını kontrol eden model geliştirilmiştir. Bu model normal gözlük ile koruyucu gözlüğü görüntülerden ayrıt edebilmektedir. Çalışmada, internet üzerinden çalışmaya özgü elde edilmiş veri setleri ile bilgisayar üzerinde konfigürasyonu yapılmış grafik işleme ünitesi (GPU) ile eğitim işlemleri yapılarak modeller oluşturulmuştur. Modeller farklı görüntüler ile test edilerek modelin değişik ağırlıklardaki performansları karşılaştırılmıştır ve testten elde edilen sonuçların analizi yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar CNN ağlarının hibrit kullanımı ve YOLO algoritmasının uzuv ve koruma gözlük tespitinde başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
With developments in Deep Learning studies, more accessible use, and the development of computer vision technologies, real-time object detection systems have become widespread. Eye detection from images from object detection studies has become a significant operation for security, banking, courthouse, medical fields, driverless vehicle systems, occupational safety, and health. In this thesis, a study was carried out that detects eyes in real-time from images and detects eye protection and protective glasses in terms of occupational safety and health in enterprises. In this study, two different detection models were developed. In the first model, the eye was detected from the facial parts. In the second model, a model was developed to control the use of protective glasses by the employees in the workplace. This model can distinguish regular glasses and protective glasses from images. In the study, models were created by training with the graphics processing unit (GPU) configured on the computer with the datasets obtained specifically for working over the internet. The models were tested with different images, the performances of the model at different weights were compared, and the results obtained with the test were analyzed. The results obtained showed that the hybrid use of CNN networks and the YOLO algorithm gave successful results in the detection of limbs and goggles.
Benzer Tezler
- Wide-area measurement-based early prediction and corrective control for transient stability in power systems
Güç sistemlerinde geçici hal kararlılığı için geniş alan ölçümlerine dayalı erken kestirim ve düzeltici kontrol
MOHAMMED S.M. MAHDI
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- İş sağlığı ve güvenliğinde kişisel koruyucu ekipmanlarının görüntü işleme ile tespiti
Detection of personal protective equipment in occupational health and safety with image processing
REYHAN BAŞBAYRAM ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Yönetim Bilişim SistemleriBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ÖZER
- İnsan-endüstriyel mobil robot etkileşiminde yeni bir yaklaşım: Derin öğrenme tabanlı kriter tespit ve analizi ile güvenlik önlem boyutu belirleme
In human-industrial mobile robot interaction a new approach: Safety measure size determination with deep learning based criteria detection and analysis
TARIK ASLAN
Doktora
Türkçe
2023
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİstanbul Gedik Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YAĞIMLI
- Yapay zeka tabanlı görüntü işleme teknikleri ile iş güvenliğinde kullanılan kişisel ekipmanların tespit edilmesi
Detection of personal equipment used in occupational safety with artificial intelligence based image processing techniques
MEHMET ERTUĞRUL EVRENSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL AKGÜL
- İnşaat sahasında baret kullanımının derin öğrenme yöntemleri ile otomatik tespiti
Automatic detection of helmet usage in the construction site with deep learning methods
İPEK NAZ SEMERCİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BASRİ BAŞAĞA