Bilgisayarlarýn ve internetin dünya genelindeki kazanmýþ olduðu geliþim ve yayýlýmýn her alaný etkilediði görülmektedir. Geleneksel yöntemleri geliþtirmekte ya da sil baþtan yeni uygulamalar getirmektedir. Bahse konu bu etkinin ürünü yapay zeka olarak ortaya çýkmaktadýr.
Güvenlikte ve emniyetli çalýþma kontrollerinde kullanýlmakta olan gözetim kameralarý, kurulum maliyetlerinin düþmesi ve teknolojisinin süratle geliþmesine baðlý olarak, halka açýk alanlarda ve özel çalýþma alanlarýnda kullanýmý oldukça yaygýndýr. Konumuz olan iþ yerlerinin büyük çoðunluðunda kamera sistemleri bulunmakta ve artan bir hýzda diðer iþ yerlerine de tesis edilmektedir.
Doktora çalýþmamýzda hali hazýrda mevcut olan yapýya, yapay zekayý entegre ederek, iþ saðlýðý ve güvenliði alanýnda nasýl kullanýlabileceðini göstermek ve maksimum faydayý saðlamak amaçlanmýþtýr.
Yapay zekanýn alt dallarýndan Bilgisayarlý Görü (Computer Vision)’ de kullanýlan nesne tespit algoritmasý Yolov5 kullanýlmýþtýr. Google tarafýndan hizmete sunulan Colab ile bulut biliþim sistemlerinde çalýþan GPU’lar kullanýlarak nesne tespiti yapýlmýþtýr. Kullanýlan GPU’LAR Tesla T4 16GB ve Tesla P100 16 GB dýr. Sonuçlarý hýzlý bir þekilde izlemek, model performanslarýný deðerlendirmek ve görselleþtirmenin yanýnda araþtýrmacýlar için anlýk paylaþýmda kullanýlan Weights ve Biases platformu kullanýlmýþtýr.
Ön çalýþmamýzda yapay zekanýn bilgisayarlý görü uygulamasý için baret resimlerinin yer aldýðý 100 adet veri seti gerekli etiketlemelerinin yapýlmasýna müteakip, 70 adedi eðitim, 20 adedi doðrulama, 10 adedi test için kullanýlmýþtýr. Doðruluk (precision) %93, ortalama hassasiyet (mAP) %64, duyarlýlýk (recall) %64 olarak görülmüþtür.
Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, GPU, Bilgisayarlý Görü, Ýþ Saðlýðý ve Güvenliði, Yolo.
|
