Bulaşıcı hastalıkların eğitim üzerindeki etkilerinin azaltılması için derin öğrenme ve nesnelerin interneti tabanlı bir sistem önerisi
A deep learning and internet of things based system proposal to reduce the effects of infectious diseases on education
Yazar: SEYFULLAH ARSLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FIRAT AYDEMİR
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarla görme = Computer vision ; COVID 19 = COVID 19 ; Derin öğrenme = Deep learning ; Nesnelerin interneti = Internet of things

Özet:
COVID-19 pandemisi, 2020 yılının başından beri dünya genelinde, çoğu alanda insanların hayatı olumsuz etkilemektedir. Eğitim alanı da yüz yüze eğitime getirilen kısıtlamalarla birlikte bu durumdan en çok etkilenen alanlardan biri olmuştur.
Bu araştırmada hem COVID-19'un hem de ileride yaşanabilecek farklı bulaşıcı hastalık salgınlarının eğitim üzerindeki etkisini azaltmaya yönelik bir sistem sunulmuştur. Bu sistem, derin öğrenme yöntemleri ile sınıfa girecek olan öğrencilerin maske takıp takmadığının kontrolünü yapmaktadır. Beş farklı konvolüsyonel sinir ağı modeli, maskeli ve maskesiz yüz görüntülerini sınıflandırmak üzere aynı veri seti üzerinde eğitilerek karşılaştırılmıştır. Sistem aynı zamanda, bilgisayarlı görü teknikleri ile yüz tanıma yapmakta ve karantinada olması gereken öğrencilerin sınıflara girmesini engellemek için yoklama alma işlemi gerçekleştirmektedir. Yüz tanıma işleminin daha hızlı yapılabilmesi için üç farklı yüz tespit yöntemi karşılaştırılmıştır.  Son olarak nesnelerin interneti yardımı ile, ders verilen sınıfa ait sıcaklık, bağıl nem ve hava kalitesi sürekli olarak ölçülmekte ve MQTT sunucu yardımı ile ana sunucuya iletilen veriler analiz edilerek virüsün yayılmasına elverişli ortam koşulları oluşmadan önce dersin sonlandırılması için uyarı yapılmaktadır. 
Oluşturulan sistem ile salgın dönemlerinde kısıtlamalara uyulup uyulmadığının verimli bir şekilde kontrolü yapılabilmektedir. Bu şekilde yüz yüze eğitim aksamadan okul gibi kalabalık ortamlarda hastalığın yayılmasının azaltılması hedeflenmektedir.

Abstract:
Since early 2020, the COVID-19 pandemic as been negatively affecting people's lives in many areas worldwide. The field of education has also been one of the areas most affected by this situation, with the restrictions on face-to-face education.
In this research, a system is presented to reduce the effects of both COVID-19 and other different infectious disease outbreaks that may occur in the future on education. This system checks whether the students entering the classroom are wearing masks with deep learning methods. Five different convolutional neural network models were trained on the same dataset and compared to classify masked and unmasked face images. The system also performs facial recognition with computer vision techniques and takes attendance to prevent students who need to be in quarantine from entering the classrooms. Three different face detection methods were compared to make face recognition faster. Finally, with the help of the Internet of Things, the temperature, relative humidity, and air quality of the classroom are continuously measured. The sensor data transmitted to the main server with the help of the MQTT server is analyzed. A warning is given to end the lesson before the environmental conditions suitable for spreading the virus occur.
With the system created, it can efficiently control whether restrictions are complied with during epidemic periods. In this way, it is aimed to reduce the spread of the disease in crowded environments such as schools without disrupting face-to-face education.