Road damage detection with deep learning methods
Derin öğrenme yöntemleri ile yol hasar tespiti
- Tez No: 614114
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Yollardaki hasar tespiti ve sınıflandırma araştırması yol bakımı, araç sürüşü ve trafik durumu için temel bir ihtiyaçtır. Karayolu hasarı, özellikle sürücülerin konforunu ve güvenliğini ciddi şekilde etkilemektedir, bu nedenle karayolu bakımı acil bir konu haline gelmiştir. Yollardaki hasar tespit çalışmaları ile de karayolu bakımı çok daha kolay bir hale getirilebilir. Bu çalışma ile derin öğrenme modellerinden SSD(Single Shot multibox Detector, Tek Çekim Görüntüde Çoklu Kutu Algılayıcı) ile yollarda meydana gelen hasarların tespiti amaçlanmıştır. Modeli daha iyi eğitmek, hata tespit ve sınıflandırma çalışmasını hızlı ve etkili bir şekilde elde etmek için farklı tipte hasarlar bulunan fotoğraflardan oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Kullanılan veri seti önceden tanımlanan sınıflara göre etiketlenmiştir. Belirlenen sınıflar ile etiketlenmiş veri seti modele veri olarak sağlanmış ve model eğitilerek sonuçlar elde edilmiştir. Son olarak ise yapılan çalışmanın sonuçları paylaşılmıştır. Giriş verisi olarak modele verilen fotoğraflardaki hasarların, model tarafından otomatik olarak belirlenmesi hedeflenmiştir. Böylece yollardaki hasar tespiti derin öğrenme modellerinden biri olan SSD ile tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Road damage detection and classification research is a fundamental need for road maintenance, driving and traffic conditions. Road damage has a serious impact on comfort and safety of drivers in particular, so road maintenance has become an urgent issue. Damage detection on roads is first essential thing for maintenance work. In this study, it is aimed to determine the damages on the roads with SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of the deep learning models. Images with different types of damages were used to train the model better, to detect and classify the damages fast and effectively. The data set is labeled according to the predefined classes. The labeled data set with the specified classes were provided as input to the model. Then, the model was trained and the results were obtained. Finally, the results of the study were presented. The purpose is automatic detection of damages in the images given to the model as input data. Thus, the damage detection on the roads was successfully detected by SSD which is one of the deep learning models.
Benzer Tezler
- Detection and quantification of pavement defects using unmanned aerial vehicle imagery
İnsansız hava aracı kullanılarak elde edilen görüntülerden yol yüzeyi hasarı tespiti
TUĞBA YILDIZLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat MühendisliğiHacettepe Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜLDÜR ERKAL
- Derin öğrenme yöntemi ile optik uydu görüntülerinden gemi tespiti
Ship detection by optical satellite images with deep learning method
OSMAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
NAHİT ÇATMADIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN
- Geri yayılımlı birlikte evrim ile iyileştirilmiş derin sinir ağları kullanılarak yol çatlak tespiti
Road crack detection using deep neural networks developed via cooperative coevolution with backpropagation
EMİRHAN MUSTAFA ANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
UlaşımBursa Uludağ Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN ARSLAN
- Road damages(cracks) detection in Iraq by using ML
Irak'ta ML kullanılarak yol hasarlarının (çatlakların) tespiti
NOOR HAMZAH NWELEE AL-BUJASIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. OĞUZ KARAN