Geri Dön

Yol görüntüsü ve hareket duyarga verilerini kullanarakotomatik yol anormalliği tespiti

Automatic road anomaly detection using road image and motion sensor data

  1. Tez No: 732366
  2. Yazar: ERKAN DEVECİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Gabor filtresi, Yol kusurları, Deep learning, Convolutional neural networks, Gabor filter, Road deformations
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Donanım Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Köprüler, barajlar, betonarme yapılar ve karayolu gibi farklı yapılarda oldukça önemli olan çatlak tespitinin görüntü işleme ve sınıflandırma ile tespiti yapılabilir. Karayollarında oluşan çatlakların tespit edilmesi trafik yoğunluğunun azaltılmasını, kazaların önlenmesini, yol denetçilerinin iş yükünün hafiflemesini ve yol bakımının daha iyi yapılmasını sağlar. Asfaltlarda bulunan çatlakların ve kusurların manuel olarak incelenmesi, yorgunluk, sorumsuz denetim, zayıf göz görme gibi bir dizi nedenden dolayı insan hata olasılığı yüksektir. Çatlakların tespiti ve analizi için son yıllarda görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Bu teknikler belirleme ve sınıflandırma ile otomatik olarak gerçekleştirilmesine yoğunlaşılmıştır. Karayolu gerçek koşullarının sürekli haritalanması, tutarlı bir kaynak tahsisi ile birlikte yeterli altyapının bakım ve yönetim işlemlerine de izin verir. Bu nedenle, yol kullanıcılarını altyapı kalitesi konusunda bilgilendirmek ve aynı kullanıcılardan bilgi almak, güvenli bir sürüş için, navigasyon için mobil cihaz uygulamalarının (güvenlik yolu için özel bir sosyal ağ gibi) yeni sınırı haline gelmiştir. Bu çalışmada yol yüzey kalitesinin izlenmesi ve tam yol sahne envanter görüntüleri için kullanışlı bir otomatik algılama sistemini gerçekleştirilmiştir. Temel amaç karayolu ve beton yapılarda bulunan çatlakları tespit etmenin optimal yolunu bulmaktır. Yapılan uygulamalar VGG-16 mimarisi, Evrişimsel Sinir Ağı ve Gabor Filtresi gibi yapılar kullanılarak görüntülerden çatlak tespitine odaklanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Crack detection, which is very important in different structures such as bridges, dams, reinforced concrete structures and highways, can be detected by image processing and classification. Detection of cracks on highways reduces traffic density, prevents accidents, eases the workload of road inspectors and provides better road maintenance. The possibility of human error is high due to a number of reasons such as manual inspection of cracks and defects found in asphalt, fatigue, irresponsible inspection, poor eye vision. Image processing and Machine Learning techniques have been used in recent years for the detection and analysis of cracks. These techniques are focused on identification and classification and automatic realization. Continuous mapping of road real conditions allows for the maintenance and management of adequate infrastructure along with a consistent resource allocation. Therefore, informing road users about the quality of infrastructure and getting information from the same users has become the new frontier of mobile device apps for navigation (like a private social network for safety road) for safe driving. In this study, a useful automatic detection system has been implemented for monitoring road surface quality and full road scene inventory images. The main goal is to find the optimal way to detect cracks found in roads and concrete structures. The applications focus on crack detection from images using structures such as VGG16 architecture, Convolutional Neural Network and Gabor Filter.

Benzer Tezler

  1. Köpeklerde arka bacağın morfometrik ölçümleri ve eklem hareket aralığı arasındaki ilişkinin araştırılması

    The study on the relationship between the morphometric measurements and the range of motion in the hind limbs of the dogs

    SEYYİD SAİD SABANCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    AnatomiAdnan Menderes Üniversitesi

    Veterinerlik Anatomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KAMİL ÖCAL

  2. Anarşizm düşüncesinin tarihsel gelişimi ve küreselleşme karşıtı hareket ile olan ilişkisi

    The Historical development of anarchical thought and its relation with the anti globalization movement

    TARIK AYGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Uluslararası İlişkilerİstanbul Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMAGÜL BERKTAY

  3. Road surface micro and macro texture influence on skid resistance

    Yol yüzeyi mikro ve makrodokusunun kayma direncine etkisi

    MURAT ERGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE AĞAR

  4. Design and control of ros based omnidirectional vehicle

    Ros tabanlı çok yönlü hareket edebilen araç tasarım ve kontrolü

    İBRAHİM DİNÇER NALBANT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  5. COLREGs-compliant and non-prioritized motion planning for autonomous unmanned surface vehicles

    Otonom insansız deniz araçları için COLREG-uyumlu ve önceliksiz hareket planlaması

    MUSTAFA BAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM