Çalışanın iş sağlığı ve güvenliği için görüntü işleme ile yorgunluk tespiti
Fatigue detection with image processing for occupational health and safety of the employee
- Tez No: 791052
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HİKMETCAN ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle iş sağlığı ve güvenliği alanında işçilerin çalışma alanlarındaki güvenliğini arttırma amaçlı sistemler geliştirilmektedir. Bu güvenlik tedbirlerinin yanı sıra işçinin yorgunluğunun da güvenlik tedbirleri kadar önemli olduğu göz ardı edilmemelidir. İşçi için her ne kadar güvenlik önlemi alınsa da yorgunluk sebebiyle güvenlik protokollerini uygulanması oldukça zorlaşmaktadır. Özellikle ağır ve dikkat gerektiren endüstriyel aktivitelerde çalışan işçilerin, hayati risk içeren bu aktivitelere başlamadan önce yorgunluk tespitinin yapılması bir gereklilik haline gelmiştir. Bu sebeple çalışmamızda işçilerin uzun ve kısa vadede sağlıklı bir biçimde iş aktivitelerini yerine getirebilmeleri için yorgun olup olmadığının tespit edilebilmesi hedeflenmiştir. Bu tez kapsamında, kişiden çalışma alanına girmeden hemen öncesinde, kurulan kameralı düzenekle alınan canlı video görüntüler üzerinde görüntü işleme ile yüz tespiti ve yüzdeki dönüm noktalarını haritalayan referans noktalar elde edilmiştir. Bu referans noktalara göre göz ve ağız açıklıkları, başın sağa ya da sola eğiminin ölçümü sağlanmıştır. Yorgunluk tespiti için hem göz kapanma ve ağız açıklık sayısı hem de başın sağa-sola eğik olma sayısı eşik değerlere göre hesaplanmıştır. Bunun yanı sıra işçinin dikkat ve bilgi eksikliğinin de ölçülebilmesi için işçiye yorgunluk tespiti sırasında iş sağlığı ve güvenliği kapsamında sesli ve görsel sorular sorulmuştur. Sorulan sorulara karşılık, işçiden alınan sesli girdi sonucunda doğru yanıt sayısı elde edilmiştir. Bu sayede işçinin çalışacağı alan ve kullanacağı cihaz ile ilgili aktiviteler için yorgun olup olmadığının tespiti yapılmıştır. Ek olarak sistemde yüz tanıma ile kişiye özgü yorgunluk durum raporu hazırlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, with the development of technology, systems are being developed to increase the safety of workers in the field of occupational health and safety. As well as to these security precautions, it should not be ignored that the fatigue of the worker is as important as the security measures. Although safety measures are taken for the worker, it becomes very difficult to implement safety protocols due to fatigue. It has become a necessity to detect fatigue before starting these life-threatening activities, especially for workers who work in heavy and demanding industrial activities. For this reason, in our study, it is aimed to determine whether the workers are tired in order to carry out their work activities in a healthy way in the long and short term. Within the scope of this thesis, face detection and reference points mapping facial landmarks were obtained by image processing on real-time video images taken with the camera setup just before the person enters the study area. For fatigue detection, both the number of eye closure and mouth opening and the number of head tilts to the left and right were calculated according to the threshold values. Also, in order to measure the worker's attention and lack of knowledge, audio and visual questions were asked to the worker within the scope of occupational health and safety during fatigue detection. In response to the questions asked, answers were received from the worker as voice input. In response to the questions asked, the number of correct answers was obtained as a result of the voice input received from the worker. In this way, it has been determined whether the worker is tired for the activities related to the area where worker will work and the device worker will use. In addition, a personalized fatigue status report was prepared with face recognition in the system.
Benzer Tezler
- Mesleki stres düzeyinin kortizol hormonu ile belirlenmesini sağlayan sistem tasarımı
Designing a system to determine occupational stress levels using cortisol hormone measurement
MUHAMMED ERTUĞRUL ÇAPAN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Gedik Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN UĞUR ÖNCEL
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Hatalı yerleştirilen araç sigortalarının şablon eşleştirme yöntemiyle tespiti
Detection of misplaced vehicle fuses using template matching method
MUSTAFA KARAKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KÜÇÜKER
- Prediction of personality traits from videos by using machine learning algorithms
Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak videolardan kişisel özelliklerin tahmin edilmesi
ERTAN TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Derin öğrenme ile köpek ve kedi tibia kemikleri üzerindeki kırıkların tespiti ve sınıflandırması
Detection and classification of fractures on dog and cat tibia bones with deep learning
BERKER BAYDAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER