Tarım makinaları imalathanelerinde iş güvenliği denetimi amaçlı yapay zeka destekli otomatik baret tespit sistemi
Artificial intelligence-based automatic helmet detection system for occupational safety inspection in agricultural machinery factories
Yazar: SİMGE ÖZÜAĞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ERTUĞRUL
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Tarım makineleri = Agricultural machinery ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İş sağlığı = Occupational health

Özet:
Bu tez çalışmasının odak noktası, traktör ve tarım makinaları imalathanelerinde çalışan bireylerin baret takıp takmadığını tespit etmek için bir yapay zekâ tabanlı sistem geliştirmektir. Bu amaçla, transfer öğrenme yaklaşımına dayanan bir model geliştirilerek etkin bir iş güvenliği uygulaması oluşturularak bireylerin baret takma durumunu doğru bir şekilde belirlemek hedeflenmiştir. Bu model, 9 farklı önceden eğitilmiş yapay zekâ ağından faydalanılarak derin özellik çıkarımı gerçekleştirmektedir. Bu ağlar şunlardır: (i) MobileNetV2, (ii) ResNet50, (iii) DarkNet53, (iv) AlexNet, (v) ShuffleNet, (vi) DenseNet201, (vii) InceptionV3, (viii) InceptionResNetV2 ve (ix) GoogleNet. Bu ağlardan elde edilen özellik vektörleri, döngüsel komşuluk bileşen analizi (DKBA) özellik seçimine tabi tutulmuş, ardından bu özellikler "k en yakın komşu" (kNN) yöntemiyle sınıflandırılmıştır. 9 farklı sınıflandırma çıktısı, döngüsel ağırlıklı oylama (DAO) algoritmasıyla birleştirilerek en optimum sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Sistemin performansını değerlendirmek için traktör ve tarım makinaları imalathanelerine ait görüntüler internet aracılığıyla toplanarak bir görüntü veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti iki kategoriye ayrılmaktadır: (1) 662 baretli ve (2) 722 baretsiz bireyler. Sonuç olarak, bu tez çalışmasında önerilen yapay zekâ tabanlı baret tespit yöntemi, %90.39 doğruluk oranı ile yüksek performans göstermiştir. Döngüsel Komşuluk Bileşen Analizi (DKBA) ve kNN sınıflandırıcıları kullanılarak yapılan deneylerde, en iyi sonuçlar DenseNet201 ağından elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar yapay zekânın iş sağlığı ve güvenliği sektöründeki potansiyelini ortaya koymaktadır. Özellikle kapalı alanlarda kullanıldığında, bu tür sistemler iş güvenliği uzmanlarının görevlerini daha verimli hale getirebilir ve insan kaynaklı hataları asgariye indirebilir.

Anahtar Kelimeler: İş sağlığı, kkd, tarım makineleri, yapay zekâ, traktör imalathanesi, derin öğrenme, makine öğrenmesi

Abstract:
The focus of this thesis is to develop an artificial intelligence-based system for detecting whether individuals working in tractor and agricultural machinery factories are wearing helmets. For this purpose, a model based on transfer learning was developed to create an effective occupational safety application, accurately determining the helmet-wearing status of individuals. This model performs deep feature extraction using nine different pre-trained artificial neural networks. These networks are: (i) MobileNetV2, (ii) ResNet50, (iii) DarkNet53, (iv) AlexNet, (v) ShuffleNet, (vi) DenseNet201, (vii) InceptionV3, (viii) InceptionResNetV2, and (ix) GoogleNet. The feature vectors obtained from these networks were subjected to cyclic neighborhood component analysis (CNCA) for feature selection, and these features were then classified using the k-nearest neighbor (kNN) method. The nine different classification outputs were combined using the cyclic weighted voting (CWV) algorithm to achieve the optimal result. To evaluate the system's performance, an image dataset was created by collecting images from tractor and agricultural machinery factories via the internet. This dataset is divided into two categories: (1) 392 individuals with helmets and (2) 314 individuals without helmets. Consequently, the artificial intelligence-based helmet detection method proposed in this thesis demonstrated high performance with an accuracy rate of 90.39%. The experiments conducted using CNCA and kNN classifiers showed the best results with the DenseNet201 network. The obtained results highlight the potential of artificial intelligence in the field of occupational health and safety. Especially when used in enclosed spaces, such systems can make the tasks of occupational safety experts more efficient and minimize human errors.

Key Words: Occupational health, ppe, farm machinery, artificial intelligence, tractor workshops, deep learning, machine learning