Konteyner liman operasyonlarında görüntü işleme teknikleri kullanılarak konteyner boyutlarının gerçek zamanlı algılanması
Real-time container size detection using image processing techniques in container terminal
- Tez No: 729262
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Konteyner, Makine öğrenmesi, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Deep learning, Convolutional neural networks, Container, Machine learning, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Bir liman tesisi konteyner sevk operasyonlarında süreç iyileştirme çalışması
Process improvement study in a port facility container dispatch operations
UĞUR ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiToros ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRİ EGE
- 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
2018
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR ÇİÇEK
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Ro-Ro gemi operasyonlarında optimizasyon modeli
Optimization model in Ro-Ro vessel operations
BERK MERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAYRAM BARIŞ KIZILSAÇ
PROF. DR. DİLAY ÇELEBİ GONIDIS
- A quantitative approach on human factor analysis in maritime operations
Deniz operasyonlarında insan faktörü analizi üzerine kantitatif bir yaklaşım
PELİN ERDEM
Doktora
İngilizce
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ
- Konteyner terminallerinde rıhtım vinç operasyonlarının simülasyon yaklaşımı ile iyileştirilmesi
A simulation approach to improve quay crane operations in container terminals
ÖZGÜN SARIOĞLU