Bu çalışmada, İş Sağlığı ve Güvenliği önlemlerinden biri olan Koruyucu Gözlük kullanımının Görüntü İşleme yöntemiyle tespiti yapılmıştır. Yerleştirilen kamera aracılığı ile alınan gözlük görüntüleri, Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme ile saptanmıştır. Çalışma gerçekleştirilirken Python Programlama Dili, Google Colab Platformu, OpenCV kütüphanesinden yararlanılmış ve nesne tanıma algoritmaları kullanılmıştır. Öncelikle, elde edilen Koruyucu Gözlük fotoğrafları bir dosyada toplanmış, MakeSence.Ai platformunda etiketleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Her bir fotoğrafa ait tespit dokümanları alınarak koordinat bilgileri elde edilmiş, çıkan sonuçlar belli bir oranda test ve eğitim verisi olarak ikiye ayrılmış, Darknet yardımıyla Google Colab Platformu’na aktarılmıştır. Aktarılan veriler YOLOv4 Algoritması ile eğitilmiş, tüm sonuçlar Python OpenCV kütüphanesi aracılığıyla çalıştırılıp doğruluğu tespit edilmiştir. Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme yöntemleri kullanılarak uygun sonuçlara ulaşılan bu çalışma, YOLOv4 Algoritmasının Google Colab Platformu üzerinde çalıştırılması ve bunun sonucunda, işletmelerde tam zamanlı İş Sağlığı Güvenlik önlemlerinin denetiminin kolaylaştırılması açısından yenilikçi bir bakış açısı getirmektedir.
İş Sağlığı ve Güvenliği Koruyucu Gözlük Derin Öğrenme Görüntü İşleme YOLOv4 Algoritması
In this study, the use of Protective Glasses, which is one of the Occupational Health and Safety measures, was determined by Image Processing method. The glasses images taken through the placed camera were determined by Image Processing and Deep Learning. Throughout the study, Python Programming Language, Google Colab Platform, OpenCV library were used and object recognition algorithms were used. First of all, the obtained Goggles photos were collected in a file, and the labeling process was carried out on the MakeSence.Ai platform. Coordinate information was obtained by taking the detection documents of each photo, the results were divided into two as test and training data at a certain rate and transferred to the Google Colab Platform with the help of Darknet. The transferred data was trained with the YOLOv4 Algorithm, all results were run through the Python OpenCV library and their accuracy was determined. This study, which reached appropriate results by using Image Processing and Deep Learning methods, brings an innovative perspective in terms of running the YOLOv4 Algorithm on the Google Colab Platform and, as a result, facilitating the control of full-time Occupational Health and Safety measures in enterprises.
Occupational Health and Safety Goggles Deep Learning Image Processing YOLOv4 Algorithm
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Ocak 2022 |
Gönderilme Tarihi | 30 Mayıs 2021 |
Kabul Tarihi | 19 Kasım 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 Cilt: 9 Sayı: 1 |
Açık Dergi Erişimi (BOAI)
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.