İnşaat Sahasında Baret Kullanımının Derin Öğrenme Yöntemleri ile Otomatik Tespiti

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: İpek Naz Semercioğlu

Danışman: Hasan Basri Başağa

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.