İnşaat Şantiyelerinde İSG Takibi ve Acil Durum Yönetimi İçin Geliştirilen Görüntü İşleme Tabanlı Uygulama

İnşaat sektöründe güvenli çalışma koşulları sağlamak her zaman öncelikli bir hedef olmuştur. Ayrrıca proje sahalarında çalışan personel sayıları ve kırılımlarının anlık tespiti büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda, Rencons ekibi tarafından geliştirilen test projesi kapsamında, şantiyelerde İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) önlemlerini bir üst seviyeye taşımak, çalışan sayılarının anlık tespitini yapmak amacıyla yüksek çözünürlüklü kameralar ve görüntü işleme tekniklerini kullanılmıştır.

1. Yüksek Çözünürlüklü Kameraların Büyüsü: Projemizin temelini oluşturan yüksek çözünürlüklü kameralar, şantiyelerdeki olayları detaylı bir şekilde takip etmemizi sağlıyor. Bu kameralar, geniş bir alanı kapsayan yüksek kaliteli görüntülerle çalışarak, güvenlik ihlallerini veya acil durumları hızlı bir şekilde tespit etmemizi mümkün kılıyor.

2. Veri Seti Gücü: Openimagedb ve cocodb veritabanlarından elde edilen 750.000’den fazla görüntü içindeki maske, yelek ve kasklı personel veri setleri, projemizin temelini oluşturuyor. Bu zengin veri seti, yapay zeka algoritmalarını doğru ve güvenilir bir şekilde eğitmek için kilit bir rol oynuyor.

Referans:

https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

https://cocodataset.org/#home

3. Etiketleme Sanatı: LabelImg uygulaması kullanılarak maske, yelek ve baret gibi İSG ekipmanları, 750.000’e kadar görüntü üzerinde manuel olarak işlenerek öğrenme seti oluşturuldu. Bu adım, derin öğrenme algoritmalarının sağlam bir temel üzerinde çalışmasını sağlıyor.

Referans:

https://github.com/HumanSignal/labelImg

4. Yolo Darknet : Projede kullanılan YoloV3 Darknet mimarisi, obje tarama işlemi gerçekleştirerek derin öğrenmeyi mümkün kılıyor. Bu sayede, İSG ekipmanlarının doğru bir şekilde tespiti ve izlenmesi sağlanıyor.

Referans:

https://github.com/pjreddie/darknet

5. CUDA Gücüyle Görüntü İşleme: NVIDIA CUDA Toolkit V5 kullanılarak gerçekleştirilen görüntü işleme, projenin hızlı ve etkili bir şekilde çalışmasını sağlıyor. Bu teknoloji, büyük veri setleri üzerinde paralel hesaplama yetenekleri sayesinde yüksek performanslı işlemleri mümkün kılıyor.

Referans:

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

Bu proje, inşaat sektöründeki İSG önlemlerini iyileştirmeyi ve acil durum yönetimini optimize etmeyi amaçlayan bir görüntü işleme tabanlı uygulamayı tanıtıyor. Yüksek çözünürlüklü kameralar, zengin veri setleri, derin öğrenme algoritmaları ve NVIDIA CUDA Toolkit gibi teknolojilerin birleşimi, şantiyelerde çalışanların güvenliğini artırmak adına etkili bir çözüm sunuyor. Projenin yaygınlaştırılması için arge çalışmalarımız devam etmektedir. Özellikle dağınık büyük ölçekli ve fazla gün ışığına bağlı lokasyonlarda görüntü işleme ve nesne tespiti çok büyük maliyetlere neden olmaktadır.