Geri Dön

Konteyner liman operasyonlarında görüntü işleme teknikleri kullanılarak konteyner boyutlarının gerçek zamanlı algılanması

Real-time container size detection using image processing techniques in container terminal

  1. Tez No: 729262
  2. Yazar: MUHAMMET USLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Lojistik, küreselleşen ticaret için en önemli süreçtir. Konteyner terminalleri; depolama, transfer, doldurma/boşaltma hatta işletme süreçlerinin yürütülebildiği en önemli lojistik merkezlerindendir. Konteyner terminallerinin 7/24 tüm mevsim koşullarında çalışabilmesi en önemli merkez olmalarını sağlasa da kötü hava koşullarında transfer işlemlerinin yapılması birçok zorluğu ortaya çıkarmaktadır. Örneğin, konteynerin gemiden karaya veya karadan gemiye transfer işlemleri esnasında zayıf görüş mesafesi veya kötü hava koşulları kaynaklı birçok maddi ve manevi kayıplı iş kazası oluşabilmektedir. Gelişen kontrol ve görüntü teknolojileri ile beraber, konteyner liman ekipmanları için birçok yardımcı bilgisayarlı görü sistemi geliştirilmiştir. Bu tez çalışması kapsamında, çift 20ft ve 40ft boyutlu konteyner boyutlarının algılanması için derin öğrenme ve bilgisayarlı görü tabanlı sistem tasarlanmıştır. Bu doğrultuda, konteyner kavrayıcı aparat üzerine konumlandırılan kameradan alınan anlık görüntü, konvolüsyönel sinir ağları yardımıyla analiz edilip ekipmanın doğru operasyon modunda yapması sağlanır.

Özet (Çeviri)

Logistic is one of most important process in global trade. Container terminals are the most preferred logistic center with storage, transfer, filling/unloading and even producing processes functionality. Recent technologies provide more reliable and traceable operation for terminal equipment. Flexibility of working on all seasons and availability of operation for 24 hour makes the container terminal first option on logistic methods. Even if the equipment is flexible with weather conditions, occupational accident may be occurred due to poor visibility during handling operation. Modern control and computer vision technologies and many sub safety systems are provided for container port equipment. Within this thesis, deep learning and computer vision based twin 20ft and 40ft size container detection system is designed. For this purpose, camera was mounted on quay crane's aparatus and required images captured by the camera. Captured images are analyzed with designed CNN model. Container handling mode of the crane is checked with analysis result and classification signal is send to crane over PC.

Benzer Tezler

  1. Konteyner terminal operasyonlarında otomasyon teknolojileri kullanımı: Otomatik yönlendirilmiş araç örneği

    Automation technologies in container terminals: A simulation study of an automated guided vehicle

    ÜSTÜN ATAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR ÇİÇEK

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  2. Konteyner terminallerinde rıhtım vinç operasyonlarının simülasyon yaklaşımı ile iyileştirilmesi

    A simulation approach to improve quay crane operations in container terminals

    ÖZGÜN SARIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdnan Menderes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHSİN ÖZDEMİR

  3. Konteyner limanlarında yeşil pazarlama uygulamaları: Güney Marmara örneği

    Green marketing practices in container ports: The case of South Marmara

    ESRA SAVRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Uluslararası TicaretBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKNUR TANRIVERDİ

  4. Konteyner elleçleme için ekonometrik tahminleme: ARMA modeli uygulaması

    Econometric forecasting for container handling: ARMA model application

    ELİF TUÇE BAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Denizcilikİskenderun Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT ÇALIŞIR

  5. Parking space optimization for efficient and effective ro-ro terminal operations

    Verimli ve etkin ro-ro terminal operasyonları için park alanı optimizasyonu

    HASAN GÖLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    DenizcilikPiri Reis Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGÜN DEMİREL