Öz
Endüstriyel güvenlik çok önemli bir konudur çünkü endüstriyel işlerde, örneğin inşaatta, el işi yapan çok sayıda insan vardır ve her işçinin kendi güvenlik ekipmanını kullanmak zorunda olduğu kontrolü zordur. Günümüzde Bilgisayar görüşü gibi yeni ortaya çıkan teknolojiler birçok faaliyeti otomatikleştirmeye yardımcı oluyor, istenen fikir buna dayalı bir çözüm önermektir.
Bilgisayar Görüsü, bilgisayarların görüntüleri veya videoları anlayabilmesini sağlayan disiplinler arası bir alandır. Bu bilgi ve uygulamasından yola çıkarak, bu makale, bir işçinin kaskını takıp takmadığını tespit etmek için RetinaNet gibi bilgisayar görme algoritmalarının nasıl uygulanacağını araştırmaktadır; bu benzersiz amaç, emniyet kaskı olmaması nedeniyle kaza sayısını azaltmaktır.
Giriş
Binaların her zaman inşa edildiği her yerde, örneğin departman binaları, alışveriş merkezleri, trafik yolları vb. Gözlendi. Sonuç olarak, buralarda çalışan insanlar ve güvenlikleri çok önemli, bu nedenle birçok şirket çalışanlarına vermeyi tercih ediyor. işin türüne bağlı olarak kask, eldiven, gözlük gibi güvenlik aksesuarları. En yaygın aksesuar kasktır, çünkü yüksek riskli işler olan bir kask, yaşamakla ölmek arasında belirleyici olabilir. Ancak diğer yandan, işçi birçok kez pervasız davranmakta ve inşaat içindeki çalışma süresi boyunca kask takmaktan kaçınmaktadır.
Doğaçlama acil durumlar için bir yanıt olabileceği gibi, işçinin ihtiyaç duyduğu anda alet, malzeme veya kişisel eksikliğin getirdiği bazı engelleri aşmak için de bir form olabilir. Ancak bu unsur, iş merkezlerinde kaza yaratan faktörlerden biridir. İş kazalarından kaynaklanan yaralanmaların önlenmesi kamusal bir önceliktir, yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde çalışan her 100 tam zamanlı işçiden 3,9'u bir tür ölümcül olmayan iş kazası veya hastalığına maruz kalmıştır. Öte yandan, yüksek kaza oranı birkaç farklı değişkenle ilişkilidir ve günlük faaliyetlerinde çalışanlar yüksek gürültü seviyeleri, irtifa, sıcak vb. Gibi birçok farklı risk faktörüne maruz kalmaktadır.
Peru'da Aralık 2020'de en sık görülen ölümcül olmayan kazalar cisimlerle darbeler (% 11,56), insanların düzeye düşmesi (% 10,56) ve fiziksel çabalardır (% 10,44). Meslek kategorisine göre, daha fazla kaza geçirenler, manuel işlerde çalışan kişilerdir, örneğin operatörler, işçiler vb. Ayrıca, aynı bültende göre, kazaların% 3'ü özellikle kafada (Çalışma ve İstihdam Bakanlığı) Promosyon, 2020).
Bu çalışmanın amacı, bir işçinin kaskını takıp takmadığını tespit ederek, güvenlik kaskı olmamasından kaynaklanan yaralanmaları ve kazaları önlemek için bir bilgisayarlı görme modeli geliştirmektir.
Malzemeler ve yöntemler
Veri
Bu araştırma çalışmasının verileri güvenlik kaskı takan insanlar ve işçilerle ilgili görüntülerdi, boyut yaklaşık 1500 resimdi ve her biri manuel olarak etiketlendi. Etiketin iki yaklaşımı vardır; biri, tespit edilen kaskın işçinin başında olup olmadığını daha sonra belirlemek için kask ve işçiyi (iki hedef kask ve işçiyi tanımlayarak) ayrı ayrı etiketlemektir ve diğer yaklaşım, işçiyi ve kask iki hedefi tanımlamaktadır (kasklı işçi ve kasksız işçi).
İlk başta veri koleksiyonlarında farklı kaynaklardan görüntüler vardı, örneğin internet görüntüleri, kendi görüntüleri ve güvenlik kameralarının görüntüleri. Ancak internetteki görüntülerin çoğu çok kötüydü ve kaldırıldı. Resimlerdeki renkler ve boyutlar arasında ve ayrıca resimlerdeki insanların farklı pozlarının çeşitliliği olduğunu belirtmek önemlidir.
Bilgisayar görüşü
Bilgisayar görüşü, bilgisayarların görüntüleri yakalama ve analiz etme ve bununla ilgili yorum ve karar verme yeteneğidir. Örneğin, görüntüleri algılamak ve tanımak ve bunların içindeki desenleri veya nesneleri tanımlamak için kullanılabilir. Görüntüler, nihai bir ürünle sonuçlanan çeşitli türlerde dönüşümler gerçekleştiren bir dizi bileşende işlenir. Bu işlem, görüntü işleme hattı veya bilgisayarla görme ardışık düzeni olarak bilinir.
Yapay sinir ağı, insan beyninin çalışma biçiminde çalışmak üzere tasarlanmış bir bilgi işlem sistemidir. Örneğin, bir nesne gördüğümüzde, gözlerimiz o nesnenin bir giriş sinyali olarak beyne iletilen bir görüntüsünü yakalar. Beynimizdeki nöronlar, giriş sinyalleri üzerinde hesaplama yapar ve çıktılar üretir. Başka bir deyişle, aynı nesneyi yalnızca bir veya birkaç kez gördüğümüzde bir nesneyi tanımayı öğreniriz.
Bu davranış, yapay nöronal ağ için kopyalanır ve sonuçlar çoktur. Ancak beynin birçok nöronal ağı vardır ve onu temsil edecek bir formu derin öğrenmedir. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay nöronal ağın başka bir adıdır. Nöronal ağ mimarisine ve çalışma prensiplerine bağlı olarak farklı derin öğrenme sistemlerimiz var. Örneğin, ileri beslemeli nöronal ağlar, evrişimli ağlar, tekrarlayan sinir ağları, otomatik kodlayıcılar ve derin inançlar.
Bu çalışma için, çok katmanlı yapay nöronal ağın mimarisi evrişimli ağlardı, çünkü görüntüleri tanımaya ve nesneleri tespit etmeye dayanır. Nesne algılama, iki farklı etkinlik grubunu içerir: nesnelerin konumlandırılması ve nesnelerin sınıflandırılması. Görüntü içindeki nesnelerin konumlandırılmasına yerelleştirme adı verilir ve bu genellikle nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizilerek gerçekleştirilir (Ansari, 2020).
RetinaNet, nesneleri sınıflandıran ve algılayan bir derin öğrenme modelidir, Yoğun Nesne Algılama için Odak Kaybı'nda tanıtılmıştır ve temel ResNet tipi ağ ve iki göreve özgü alt ağdan oluşan yoğun, tek aşamalı bir ağdır. Baz ağ, FPN kullanarak farklı görüntü ölçekleri için evrişimli bir özellik haritası hesaplar. İlk alt ağ, nesne sınıflandırması gerçekleştirir ve ikinci alt ağ, evrişimli sınırlayıcı kutu regresyonu gerçekleştirir (Kar, 2020).
Artık Ağ veya ResNet basittir, tıpkı GoogLeNet gibi başlar ve biter (bir bırakma katmanı olmadan) ve aralarında yalnızca çok derin bir basit kalıntı birimler yığınıdır. Her bir artık birim, 3 x 3 çekirdek kullanan ve uzamsal boyutları koruyan (adım 1, "aynı" dolgu) Toplu Normalleştirme ve ReLU aktivasyonlu iki evrişimli katmandan oluşur (ve havuz katmanları yoktur) (Géron, 2019).
Teknik Yığın
Teknolojik bir perspektiften, çok çeşitli derin öğrenme çerçeveleri, örneğin TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe, vb. Ayrıca, örneğin YOLO, R-CNN, Fast-RCNN gibi birçok algılama nesnesi modelinden bahsedildi. Daha hızlı RCNN, SSD ve RetinaNet. Ancak bu çalışma için RetinaNet nesne algılamanın Keras uygulaması kullanılacaktır.
Sonuçlar
İlk olarak, görüntüleri yukarıda anlatıldığı gibi etiketledik, ilk yaklaşım için her görüntüde iki hedef, kask ve işçi olarak etiketledik. Buradaki fikir, modelin kaskları ve işçileri algılaması ve ardından her nesnenin sınırlayıcı kutuları aracılığıyla kaskın işçinin kafasında olup olmadığını görmesidir. Bu fikir bir sonraki resimde gösterilmektedir.
Etiketli için ikinci yaklaşım, biri “Kasklı” ve diğeri “Kasksız” olmak üzere iki hedefe sahip olmaktır. Burada sınırlayıcı kutularla analiz yapmak gerekli değildir, sadece tespiti görmek için. Bu daha pratik ve daha kolaydır, ancak eğitim anında ve sonra tespit sırasında daha iyi olup olmadığını bile bilmiyoruz.
Daha sonra etiketlenenlerden, görüntülerin ön işlemesini daha sonra yapmak için tüm bu verileri bir sete koymak gerekir. Modelin daha iyi bir şekilde eğitilmesi, önceden eğitilmiş bir model kullanılırken buna transfer öğrenme denir. Bu çalışmanın önerisi için önceden eğitilmiş "coco" modelini kullanacağız.
Daha önce de söylediğimiz gibi, keras RetinaNet modelini kullanacağız, bunun eksiksiz bir uygulaması bir sonraki depoda (https://github.com/fizyr/keras-retinanet), görüntülerin ön işlenmesinden eğitim ve teste kadar modelin eğitimi için tüm adımları içerir.
Eğitim GPU'lu bir bilgisayarda yapıldı, tam olarak GeForce MX130. Eğitim yaklaşık dört saat sürdü, çünkü 16 dönem vardı ve görüntü sayısı 1500 civarındaydı. Yandaki tabloda ilk yaklaşım için her dönemdeki eğitimin sonucu gösteriliyor.
İkinci yaklaşım için, her dönemdeki sonuçlar aşağıdaki gibidir.
Tartışma
Bu makalenin amacı, bir işçinin kaskını takıp takmadığını tespit ederek, güvenlik kaskı olmamasından kaynaklanan yaralanmaları ve kazaları önlemek için bir bilgisayarlı görme modeli geliştirmekti. Keras-Retinanet'in kullanılması, iyi görüntülerle daha iyi bir eğitime sahip olan sağlam bir nesne algılama algoritması sağladı. GPU çok önemli bir kaynaktı, çünkü ona bağlı olarak eğitim on saatten fazla olabilir veya bu çalışmada her çağ için sadece iki saat olabilir.
Etiketlenenler için, son karşılaştırma amacı olan ve daha iyi olan iki yaklaşım vardı, bu nedenle sonraki görüntüler her bir etiketlemeye göre tespitleri gösteriyor.
Sonuçlara göre, etiketli iki model ile eğitilen modelin diğerine göre daha iyi tespitlere sahip olduğu açıktır. Bu fark, ilk yaklaşımın iki etikete sahip olmasından kaynaklanır, ancak karşılaştırmalar yoluyla tespit için, kask işçinin başındaysa tespit edilmesi daha zordur. İkinci yaklaşım daha kolaydır, ayrıca iki etiketi vardır, ancak birincisi gibi karşılaştırmaları yoktur ve algılama doğrudandır.
Endüstriyel güvenlik çok önemlidir çünkü insan yaşamı söz konusudur, bu nedenle modelin doğru tespit yapması önemlidir, eğitim için daha fazla görüntü ile geliştirilebilir veya algoritmayı iyileştirebilir, ancak ikisinin bir karışımı çok daha iyi olacaktır.
Sonuç
Bu çalışma, endüstriyel güvenlikte bilgisayar görme algoritmasının, özellikle Keras-RetinaNet'in kullanımını araştırmıştır. Bulgular tutarlı bir şekilde desteklendi ki, bu önerme için bu modelin kullanılması mümkün. Veriler, etiketli ve algoritma arasındaki ilişki onaylandı ve farklı senaryolarda test edildi.
Etiketli biçimin önemli olduğu da kanıtlandı. Çoğu sonuç, verilerin ve modelin iyileştirilmesi gerektiğini gösterir, ancak önerilen iki senaryoya dayanarak, bu araştırma, bilgisayarla görme modellerini kullanırken etiketlenenlerin önemli olduğu varsayımını destekleyebilir.
Son ve en önemlisi, çalışma, bilgisayar vizyonunun endüstriyel güvenliğe olası kullanım modellerinin, bu çalışmada önerildiği gibi, güvenlik giysilerinin eksikliğini önlemeye ve halihazırda önerilen sistemleri desteklemeye yardımcı olacağını göstermektedir.
Referanslar
Ansari, S. (2020). Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Bilgisayarla Görme Uygulamaları Oluşturma: Python ile OpenCV ve TensorFlow'da Adım Adım Örneklerle. Centerville: Apress. Obtenido dehttps://learning.oreilly.com/library/view/building-computer-vision/9781484258873/
Géron, A. (2019). Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow, 2nd Edition ile Uygulamalı Makine Öğrenimi. O'Reilly Media, Inc.https://learning.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/
Kar, K. (2020). TensorFlow 2.x ile Bilgisayarlı Görüde Mastering. Birmingham: Packt Yayıncılık. Obtenido dehttps://learning.oreilly.com/library/view/mastering-computer-vision/9781838827069/
Çalışma ve İstihdam Teşviki Bakanlığı. (2020). Notificaciones de crashes de trabajo, incidentes peligrosos and emfermedades ocupacionales. Lima.
Zeta Alpha'dan aylık ML makaleleri seçkisi: Ses oluşturma, Backprop'suz Gradyanlar, Uzmanların Karışımı, Çok Modluluk, Bilgi Alma ve daha fazlası. Mart ayı yapay zeka dünyasındaki gelişmelerle dolu olarak geldi: hemen arkamızda WSDM konferansı ve AAAI'nin de henüz sona ermiş olması gibi yayınlar ve konferanslar gelmeye devam ediyor.
Bilgisayarla görü mühendisleri olarak, bir arkadaşım ve ben, aynı anda birden fazla beceriyi geliştirmek için etkili ve zaman kazandıran yeni bir yol düşünüyorduk. GitHub'da bilgisayarla görme kağıtlarını uygulama fikrini bulduk.
"Tren kazası" kelimesinden nefret ediyorum. İnsanlar kendi ahlaki pusulalarında teselli bulur ve bunu yaparken kendilerini yargıda bulunurken bulurlar.
26 Temmuz'da Kilise, Meryem Ana'nın ebeveynleri olan Aziz Joachim ve Anne'yi inançları ve azimleri için anıyor. İşte ailemin hikayesi - hayatlarını sadelik içinde yaşayan ve bize yedi çocuğuna yaşam boyu eğitim veren basit bir çift.
28 Temmuz 2022'de Güneş, Yeni Ay, Aslan'da Ceres kavuşumu Jüpiter RX'i üçgen yapacak, Merkür ise Uranüs'ü Merkür, Uranüs-Mars, Satürn'e T-karesinin bir parçası olarak veya düğümler ise sabit bir Büyük Haç ile kare yapacak. dahildir. Venüs, Kara Ay Lilith ve Yengeç burcundaki sabit yıldız Sirius ile kavuşum halindedir.
Çevrimiçi ödeme sahtekarlığının ortaya çıktığını ve yeni olmadığının herkes için açık olduğunu düşünüyorum. Alıcı konumundaki herhangi birinin bir dolandırıcılığa düşmekten korktuğu veya halihazırda düşmüş olduğu veya dolandırıcılara yakalanmış birini tanıdığı açıktır.