Çalışanın İş Sağlığı ve Güvenliği için Uygunluk Tespiti: Görüntü ve Ses İşleme ile Yorgunluk Tespiti ve Kişiye Özel Raporlama

International journal of advances in engineering and pure sciences Pub Date : 2024-07-09 DOI:10.7240/jeps.1357794

A. Yapici, Rumeysa Üstün, Hikmetcan Özcan

{"title":"Çalışanın İş Sağlığı ve Güvenliği için Uygunluk Tespiti: Görüntü ve Ses İşleme ile Yorgunluk Tespiti ve Kişiye Özel Raporlama","authors":"A. Yapici, Rumeysa Üstün, Hikmetcan Özcan","doi":"10.7240/jeps.1357794","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Günümüzde teknolojinin ilerlemesi, iş sağlığı ve güvenliği alanında çalışanların güvenliğini artırmaya yönelik yeni sistemlerin ortaya çıkmasına olanak tanımıştır. Ancak, tüm bu güvenlik önlemleri alındığında bile, işçinin yorgunluğunun güvenlikte kritik bir rol oynadığı unutulmamalıdır. Yorgun bir işçi, ne kadar güvenlik protokolü olursa olsun, bu protokolleri uygulamakta zorlanabilir. Bu nedenle, özellikle dikkat ve özen gerektiren endüstriyel görevlerde, çalışanların yorgun olup olmadığını belirlemenin hayati öneme sahip olduğu kabul edilmiştir. Çalışmamızda, işçilerin uzun ve kısa vadede işlerini sağlıklı bir şekilde sürdürebilmeleri adına yorgunluk tespitine odaklandık. Bu bağlamda, gerçek zamanlı video görüntülerini kullanarak, görüntü işleme teknikleriyle yüz tespiti gerçekleştirildi ve yüzdeki belirli referans noktaları haritalandı. Göz ve ağız açıklığı ile başın eğiklik seviyesi, yorgunluk belirtileri olarak belirlendi ve bu parametreler eşik değerlere göre değerlendirildi. Ayrıca, işçinin dikkatini ve bilgisini ölçmek amacıyla yorgunluk tespit sırasında iş sağlığı ve güvenliğiyle ilgili sesli ve görsel sorular da sorulmuştur. Böylelikle işçinin belirli iş aktiviteleri ve ekipmanlar için ne kadar hazır olduğunu belirlemeye çalıştık. Ek olarak, sistem, yüz tanıma teknolojisiyle bireysel yorgunluk raporları hazırlayabilmektedir. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda önerilen sistemin doğruluğu %80, kesinliği %85, duyarlılığı %73 ve F1 skor değeri %75 olarak hesaplanmıştır.","PeriodicalId":492415,"journal":{"name":"International journal of advances in engineering and pure sciences","volume":"28 8","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-07-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"International journal of advances in engineering and pure sciences","FirstCategoryId":"0","ListUrlMain":"https://doi.org/10.7240/jeps.1357794","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Günümüzde teknolojinin ilerlemesi, iş sağlığı ve güvenliği alanında çalışanların güvenliğini artırmaya yönelik yeni sistemlerin ortaya çıkmasına olanak tanımıştır. Ancak, tüm bu güvenlik önlemleri alındığında bile, işçinin yorgunluğunun güvenlikte kritik bir rol oynadığı unutulmamalıdır. Yorgun bir işçi, ne kadar güvenlik protokolü olursa olsun, bu protokolleri uygulamakta zorlanabilir. Bu nedenle, özellikle dikkat ve özen gerektiren endüstriyel görevlerde, çalışanların yorgun olup olmadığını belirlemenin hayati öneme sahip olduğu kabul edilmiştir. Çalışmamızda, işçilerin uzun ve kısa vadede işlerini sağlıklı bir şekilde sürdürebilmeleri adına yorgunluk tespitine odaklandık. Bu bağlamda, gerçek zamanlı video görüntülerini kullanarak, görüntü işleme teknikleriyle yüz tespiti gerçekleştirildi ve yüzdeki belirli referans noktaları haritalandı. Göz ve ağız açıklığı ile başın eğiklik seviyesi, yorgunluk belirtileri olarak belirlendi ve bu parametreler eşik değerlere göre değerlendirildi. Ayrıca, işçinin dikkatini ve bilgisini ölçmek amacıyla yorgunluk tespit sırasında iş sağlığı ve güvenliğiyle ilgili sesli ve görsel sorular da sorulmuştur. Böylelikle işçinin belirli iş aktiviteleri ve ekipmanlar için ne kadar hazır olduğunu belirlemeye çalıştık. Ek olarak, sistem, yüz tanıma teknolojisiyle bireysel yorgunluk raporları hazırlayabilmektedir. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda önerilen sistemin doğruluğu %80, kesinliği %85, duyarlılığı %73 ve F1 skor değeri %75 olarak hesaplanmıştır.

查看原文本刊更多论文

确定员工是否适合从事职业健康与安全工作：利用图像和音频处理进行疲劳检测和个性化报告

如今，技术的进步使得在职业健康和安全领域出现了新的系统来提高工人的安全。然而，即使采取了所有这些安全措施，也不应忘记工人的疲劳在安全方面起着至关重要的作用。无论有多少安全规程，疲劳的工人都可能难以执行这些规程。因此，人们认识到，确定工人是否疲劳至关重要，尤其是在需要关注和照顾的工业任务中。在我们的研究中，我们的重点是疲劳检测，以确保工人在长期和短期内都能以健康的方式继续工作。为此，我们使用实时视频图像，利用图像处理技术进行了人脸检测，并绘制了人脸上的特定参考点。睁眼、张嘴和头部倾斜程度被确定为疲劳的迹象，这些参数根据阈值进行评估。此外，在疲劳检测过程中，我们还提出了与职业健康和安全相关的视听问题，以衡量工人的注意力和知识水平。此外，该系统还能利用人脸识别技术编写个人疲劳报告。实验研究结果表明，拟议系统的准确度为 80%，精确度为 85%，灵敏度为 73%，F1 分数为 75%。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

International journal of advances in engineering and pure sciences

自引率

0.00%

发文量