Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/3008
Browse
1 results
Search Results
Master Thesis Video Surveillance System Based on Action and Event Recognition With Moving Object Detection and Tracking(01. Izmir Institute of Technology, 2024) Elçi, Tuğçe; Ünlü, Mehmet ZübeyirLojistik sektörünün son yıllarda hızla büyümesi, depo alanlarının genişlemesine ve kullanılan ekipman sayısının artmasına neden olarak iş kazalarının artmasına neden olmuştur. Depolarda meydana gelen iş kazaları çoğunlukla dikkatsizlik, yorgunluk, yoğun iş temposu, bireysel davranışlar, deneyim eksikliği, yetersiz eğitim ve çalışanların ihmalinden kaynaklanmaktadır. Bu nedenle depo içi emniyetin sağlanması için insan ve ekipman etkileşimini gerçek zamanlı olarak tahmin eden bir sisteme ihtiyaç vardır. Tez kapsamında depo ortamlarında iş güvenliğini artıracak nesne algılama, nesne izleme, eylem algılama ve alarm sınıflandırma bileşenlerinden oluşan kapsamlı bir video gözetim sistemi önerilmektedir. Bu sistemde nesne tespit metodolojisi olarak kullanılan YOLOv7, nesneleri tek bir ağ geçişinde hızlı ve doğru bir şekilde tespit eden bir derin öğrenme modelidir. Deep SORT ise izlenen her nesneye benzersiz bir tanımlayıcı atayan ve izleme sırasında derin öğrenmeyi kullanan bir bilgisayarlı görme izleme teknolojisidir. Sistemin eylem algılama kısmı, anormallikleri ve potansiyel riskleri tanıyarak eylemleri ve hareketleri tanımlamak ve analiz etmek için tasarlanmıştır. Bu bölümde insan ve ekipmanların hız, etiket, hareket yönü ve koordinat bilgileri kullanılarak çeşitli alarm seviyeleri tahmin edilmekte ve bu tahmini alarm seviyelerine bağlı olarak da farklı alarm seviyeleri üretilmektedir. Gerçek zamanlı müdahale ve yüksek başarı oranıyla çalışabilme gibi teknolojik yeterlilikleri sağlaması test edilen bu sistem sayesinde depolardaki kazalar tahmin edilecek, alarmlar üretilecek ve olası iş kazaları büyük ölçüde önlenebilecektir.