Çalışanın iş sağlığı ve güvenliği için görüntü işleme ile yorgunluk tespiti
Fatigue detection with image processing for occupational health and safety of the employee
Yazar: ABDULKADİR YAPICI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HİKMETCAN ÖZCAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

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.

Abstract:
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.