Geri Dön

Havaalanı pat sahasında bölgesel evrişimsel sinir ağı mimarileri ile yabancı madde tespiti

Foreign object detection with regional convolutional neural network architects at airport pat field

PDF İndir

  1. Tez No: 655994
  2. Yazar: VİLDAN ÖZKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İLKE TÜRKMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sivil Havacılık, Civil Aviation
  6. Anahtar Kelimeler: Daha hızlı bölgesel evrişimsel sinir ağı, COCO veri seti, yabancı madde hasarı, Faster Region Convolutional Neural Network, COCO dataset, Foreign Object Debris
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bir havalimanının en önemli kullanım alanı pist/pistlerdir. Uçuş can ve mal emniyetini teminen pist yüzey şartlarının denetimi ve kontrolü büyük önem arz etmektedir. Pistin; hayvanlar, tekerlek hareketi nedeniyle yerinden oynayan taşlar, uçaktan düşen metal parçaları, personelin unuttuğu defter, dosya, temizlik malzemeleri, ikram araç gereçleri gibi yabancı nesnelerden arındırılması gerekmektedir. Bu yabancı nesneler yabancı madde hasarı (foreign object debris-FOD) adı ile anılmakta olup, pistin günlük en az dört denetime tabi tutularak bu maddelerden temizlenmesi gerekmektedir. Aksi takdirde vahşi hayat unsurları ve yabancı maddeler hem uçağın tekerlerine, motoruna ve gövdesine zarar vermekte hem de ölümcül kazalara sebep olmaktadır. Denetimler, havaalanı personeli tarafından bizzat veya pist etrafına yerleştirilen çeşitli kameralar aracılığı ile yapılmaktadır. Yapay zeka; öğrenme, görme, tanıma sınıflandırma gibi yetiler ile günümüzde insanların yapabileceği işleri daha hızlı ve daha güvenilir şekilde yapmayı amaçlayan bir daldır. Derin öğrenme, yapay zeka uygulamalarında kullanılan gelişmiş bir yöntemdir. Derin öğrenme yöntemi ile nesne tanıma ve sınıflandırma, doğal dil işleme, video işleme gibi alanlarda başarlı sonuçlar elde edilmiştir. Bu tezde, yabancı nesne tespiti için üç ön işlemeli derin öğrenme yöntemi önerilmiştir. Nesne tanıma yöntemi olarak COCO nesneleri üzerinde eğitilmiş olan“Faster_rcnn_inceptionv2”,“Faster_rcnn_resnet50”ve“Faster_rcnn_resnet101”modelleri kullanılmıştır. Önerilen bu çalışma, toplamda 320 farklı görüntüden oluşan bir veri seti kullanılarak eğitilmiştir. Eğitim sonucunda model dokuz farklı senaryo ile test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The most significant area in an airport are track/tracks. Inspection of Track surface conditions and their controlling are vital in terms of flight, life and property security. Tracks must be cleaned from unknown objects such as animals, stones resulted from wheel motions, metal pieces, notebooks, and files. This foreign object debris called FOD must be cleaned four times in a day. Otherwise, wild life elements and foreign objects can give damage to the wheels and the engines of plane and also cause to lethal accidents. Inspections are carried out by the airport staff in person or through various cameras placed around the runway. Artificial intelligence, it is a branch that aims to do things that people can do today in a faster and more reliable way, with abilities such as learning, vision, recognition classification. Deep learning is an advanced method used in artificial intelligence applications. With the deep learning method, successful results have been obtained in areas such as object recognition and classification, natural language processing and video processing. In this thesis, three preprocessed deep learning methods are proposed for foreign object detection.“Faster_rcnn_inceptionv2”,“Faster_rcnn_resnet50”and“Faster_rcnn_resnet101”models, which are trained on COCO objects, are used as object recognition method. This proposed study was trained using a data set consisting of 320 different images in total. As a result of the training, the model was tested in nine different scenarios.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    251257

    Havaalanı üstyapı tasarım yöntemleri

    Airport pavement design methods

    FATİH OKUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. A. FAİK İYİNAM

  2. Tez No

    73387

    Havaalanı yolcu terminal kapasitesi ve Adnan Menderes Havaalanı Dış-Hatlar Terminali kapasite analizi

    Airport passenger terminal capacity and capacity analysis at Adnan Menderes Airport International Terminal

    HATİCE KÜÇÜKÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Sivil HavacılıkAnadolu Üniversitesi

    Sivil Havacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ÖÇ

  3. Tez No

    73473

    Havaalanı yönetim modeli ve işleyiş sistemleri

    Airport management model and its operational systems

    KORHAN OYMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Sivil HavacılıkAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ SÜRMELİ

  4. Tez No

    77267

    Planning and design of airport terminal buildings, A critical analysis of İzmir Adnan Menderes Airport Terminal buildings

    Havaalanı terminal binalarının planlama ve tasarımı; İzmir Adnan Menderes Havaalanı Terminal binası örneği

    BAŞAK ÖNCÜER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    MimarlıkDokuz Eylül Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORCAN GÜNDÜZ

  5. Tez No

    78032

    Airport design

    Havaalanı dizaynı

    ŞENİZ ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AKIN SÜEL

Geri Dön