İnşaat sahasında baret kullanımının derin öğrenme yöntemleri ile otomatik tespiti
Automatic detection of helmet usage in the construction site with deep learning methods
Yazar: İPEK NAZ SEMERCİOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BASRİ BAŞAĞA
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Kask = Helmet

Özet:
Türkiye'de çalışanların sağlık ve güvenliğini korumak için yürürlükte olan kanun 6331 sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu'dur. İşyerinin bu Kanun kapsamında alacağı tedbirler toplu koruma tedbirleri ile başlar. Ancak iş kalemlerinin çeşitliliği ve şantiyelerde uygulanabilirliğinin zorluğu nedeniyle işçiler genellikle farklı bölgelerde ve dağınık yerleşimlerde bireysel olarak çalışmak zorunda kalmaktadır. Bu nedenle kişisel koruyucu donanım kullanımı ile çalışanların korunması gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Kişisel koruyucu donanımlardan biri olan baretin, tehlikeli çalışma alanlarında çalışanları olası felaketlerden korumak amacıyla işçiler tarafından kullanımı yasal zorunluluktur. Aynı şekilde bu kanuna göre işveren de, çalışanlarına verilen baretlerin takılı olup olmadığını takip etmek ve takmayanları uyarmak zorundadır. Ancak büyük ve dağınık şantiyeler, çalışanların takibini zorlaştırmaktadır. Gelişen teknoloji sayesinde otomasyon sistemleri bu tür takipler için uygundur. Bu çalışmada, derin öğrenmeye dayalı olarak çalışanların inşaat sahalarında baret takıp takmadığı tespit edilmiştir. Bu amaçla, derin öğrenme temelli görüntü sınıflandırma yöntemi ve görüntü segmentasyonu yöntemi olmak üzere iki farklı çözüm izlenmiştir. Çalışmada baret tespiti, çalışanların tüm vücut bütünlükleri ve sadece başları referans alınarak farklı analizlerle çeşitlendirilmiştir. Elde edilen çıktılar karşılaştırılarak değerlendirildiğinde çalışanların sadece başlarına odaklanan analizlerin daha başarılı olduğu görülmüştür. İzlenen iki yöntemden görüntü segmentasyonu yöntemi daha verimli bulunmuştur.

Abstract:
The law in force in Turkey to protect the health and safety of employees is the Act No. 6331 on Occupational Health and Safety. The measures to be taken by the workplace within the scope of this law begin with collective protection measures. However, due to the diversity of work items and the difficulty of applicability on construction sites, workers often have to work individually in different regions and dispersed settlement. For this reason, the necessity of protecting employees with the use of personal protective equipment arises. Helmet, which is one of the personal protective equipment, must be used legally by the workers in order to protect the workers from possible disasters in dangerous work areas. Similarly, according to this law, the employer has to monitor whether the helmets given to the employees are worn and warn those who do not. However, the large and dispersed construction sites make it difficult to follow-up employees. Thanks to the developing technology, automation systems are suitable for such follow-ups. In this study, it was determined whether the employees wear helmets or not, based on deep learning. For this purpose, two different solutions were followed, namely the deep learning-based image classification method and the image segmentation method. In the study, helmet detection was diversified with different analyzes by taking the whole body integrity of the employees and only their heads as a reference. When the outputs obtained were evaluated by comparing, it was seen that the analyzes focusing only on the heads of the employees were more successful. The image segmentation method was found to be more efficient among the two methods followed.