Helmet detectionon the construction site with transfer learning and without transfer learning deep networks

Türkdamar M. U., Taşyürek M., Öztürk C.

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol.12, no.1, pp.39-51, 2023 (Peer-Reviewed Journal)

Abstract

İnsan yaşamını önceleyen sistemlerin yaygınlaşması toplumlara bütüncül fayda sağlamaktadır. Solunum yoluyla bulaşıcı hastalıklardan sakınmak için ağız-burun maskesi takmanın Covid-19 pandemisi ile zorunlu hâle geldiği gibi yapı inşaatında çalışan işçilerin inşaat alanında kafa kaskı takması zorunludur. İnşat alanlarında çalışan işçilerin kaskını takıp takmadığının kontrolünü göz ile yapmak yorucu ve hataya açıktır. Yapay zekâ tabanlı bilgisayar teknolojilerinin geliştiği bu çağda hayatımızı her anlamda kolaylaştıran sistemlerin varlığı ümit vaat etmektedir. Bu çalışmada görüntü verisinin anlamlandığı evrişimli sinir ağı (ESA) tabanlı derin öğrenme ile kask takma kontrolünün otomatik yapılması önerilmiştir ve YOLO V4, V5 ve Faster R-CNN modellerine uygulanan transfer öğrenme tekniği ile kısıtlı veri seti probleminin üstesinden gelinmiştir. Deneylerde transfer öğrenme uygulanmayan eğitimlere de yer verilerek yöntemin etkinliği incelenmiştir. Sonuçta transfer öğrenmeli YOLO V5 modelinin %98 f1 skor ile 6 farklı model eğitimi arasında en başarılı olduğu gözlemlenmiştir.