İşyeri Güvenliği için Derin Öğrenme ile Baret Takılması Tespiti [Detection of Hard Hat Wearing with Deep Learning for Workplace Safety]

İşyeri Güvenliği için Derin Öğrenme ile Baret Takılması Tespiti

Özet: İşyeri güvenliğinin sağlanması iş kazalarının önlenmesi için oldukça önemli bir etkendir. Çalışan insanlar işyerlerinde bir kazaya veya bir probleme maruz kaldığında ölüm gibi sakat kalmak gibi ciddi tehlikelerle karşı karşıya kalabilmektedirler. Bu yüzden işyeri güvenliği insan canı ve sağlığı açısından oldukça kritik bir konudur ve ciddiye alınması gerekmektedir. Bu yüzden devlet kurumları, işletme sahipleri ve çalışanlar bu konuda eğitim almaktadırlar ve işyerini daha güvenli bir yere çevirmektedirler. Fakat bazen çalışan insanlar işyeri güvenliği için oluşturulan kurallara uymak istememektedirler. Yapılan işe uygun olarak giyilen ayakkabı, kıyafet, kulaklık, kaynak gözlüğü, baret gibi koruyucu ekipmanları takmadan çalışmaktadırlar. Genelde İş Sağlığı ve Güvenliğinden sorumlu insanlar uyarsalar bile onların olmadıkları zamanlar yine dikkatsiz çalışmaktadırlar. İnsan ile takip etmek yerine çalışanların koruyucu ekipmanlarının takıp takmadıkları yapay zeka yardımıyla kontrol edilebilir. Bunun için ekipmanları öğrenip takılmadığında uyaracak bir sistem geliştirilebilir. Bu çalışmada bu konu üzerinde durulmuştur ve baret takılıp takılmadığını tespit eden bir sistem için baret ayırt etme ağ yapısı denenmiştir. Farklı derin yapay sinir ağı yapıları test edilmiş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Veri kümesi çalışan insanların fotoğraflarından oluşmaktadır. Çalışan insan fotoğraflarında öncelikle insanların kafa bölgesi tespit edilmiştir. Sonra tespit edilen kafa bölgesinde baret takmayan veya baret takan olarak sınıflandırması yapılmıştır. Bu yapay sinir ağ yapısı ileriki çalışmalarda kameralar ile oluşturulan bir sistemde kullanılabilir ve çalışanlara uyarı olarak baretlerini takmaları iletilebilir.

Anahtar Kelimeler: İş Sağlığı ve Güvenliği, İşyeri Güvenliği, Derin Öğrenme, Yapay Zeka, Görüntü İşleme

Detection of Hard Hat Wearing with Deep Learning for Workplace Safety (English title and abstract)

Abstract: Ensuring workplace safety is a very important factor in preventing occupational accidents. When working people are exposed to an accident or a problem in the workplace, they may face serious dangers such as death or permanent disability. Workplace safety is therefore a highly critical issue for human life and health and must be taken seriously. For this reason, government institutions, business owners and employees receive training on this subject and make workplaces safer. However, workers sometimes do not want to comply with the rules established for workplace safety, and work without wearing protective equipment appropriate to the job, such as safety shoes, protective clothing, ear protection, welding goggles and hard hats. Even when the people responsible for Occupational Health and Safety warn them, they often continue to work carelessly when they are not present. Instead of monitoring by people, whether workers wear their protective equipment can be checked with the help of artificial intelligence, and a system can be developed that learns the equipment and issues a warning when it is not worn. This study focuses on this problem, and a hard hat discrimination network structure is tested for a system that detects whether a hard hat is worn. Different deep neural network architectures were tested and compared with each other. The dataset consists of photographs of working people. In these photographs, the head region of each person is first detected, and the detected head region is then classified as wearing or not wearing a hard hat. In future work, this neural network can be used in a camera-based system to remind workers to wear their hard hats.

Keywords: Occupational Health and Safety, Workplace Safety, Deep Learning, Artificial Intelligence, Image Processing, Hard Hat Detection

Publication details: Conference abstract presented at the 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023), 14-17 January 2023, Konya, Türkiye. Published in: Abstract Book of the 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023), pp. 284. Publisher: All Sciences Academy. ISBN: 978-605-72325-0-2.

How to cite / Kaynak gösterimi

APA 7: Gülmez, B. (2023, January). İşyeri Güvenliği için Derin Öğrenme ile Baret Takılması Tespiti [Detection of Hard Hat Wearing with Deep Learning for Workplace Safety] [Conference abstract]. In U. Özkaya (Ed.), Abstract Book of the 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023) (p. 284). All Sciences Academy. 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023), Konya, Türkiye. https://doi.org/10.5281/zenodo.23036870

IEEE: B. Gülmez, "İşyeri Güvenliği için Derin Öğrenme ile Baret Takılması Tespiti [Detection of Hard Hat Wearing with Deep Learning for Workplace Safety]," in Abstract Book of the 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023), Konya, Türkiye, Jan. 2023, p. 284, ISBN: 978-605-72325-0-2, doi: 10.5281/zenodo.23036870.

Chicago: Gülmez, Burak. 2023. "İşyeri Güvenliği için Derin Öğrenme ile Baret Takılması Tespiti [Detection of Hard Hat Wearing with Deep Learning for Workplace Safety]." In Abstract Book of the 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023), 284. Konya, Türkiye: All Sciences Academy. https://doi.org/10.5281/zenodo.23036870.

MLA 9: Gülmez, Burak. "İşyeri Güvenliği için Derin Öğrenme ile Baret Takılması Tespiti [Detection of Hard Hat Wearing with Deep Learning for Workplace Safety]." Abstract Book of the 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023), All Sciences Academy, 2023, p. 284. https://doi.org/10.5281/zenodo.23036870.

Harvard: Gülmez, B. (2023) 'İşyeri Güvenliği için Derin Öğrenme ile Baret Takılması Tespiti [Detection of Hard Hat Wearing with Deep Learning for Workplace Safety]', in Abstract Book of the 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023). Konya, Türkiye: All Sciences Academy, pp. 284. doi: 10.5281/zenodo.23036870.

BibTeX:

@inproceedings{Gulmez2023isyeri,
  author    = {Gülmez, Burak},
  title     = {İşyeri Güvenliği için Derin Öğrenme ile Baret Takılması Tespiti},
  booktitle = {Abstract Book of the 3rd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences (ICEANS 2023)},
  year      = {2023},
  month     = {jan},
  pages     = {284},
  address   = {Konya, Türkiye},
  publisher = {All Sciences Academy},
  isbn      = {978-605-72325-0-2},
  doi       = {10.5281/zenodo.23036870},
  url       = {https://doi.org/10.5281/zenodo.23036870}
}