Geri Dön

Gerçek zamanlı ray takibi için otonom İHA algoritmalarının geliştirilmesi ve gürbüz derin öğrenme tabanlı kusur tespiti

Development of autonomous UAV algorithms for real-time rail tracking and robust deep learning based defect detection

  1. Tez No: 732382
  2. Yazar: EMRE GÜÇLÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERHAN AKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Demir yolları, Derin öğrenme, Kusur tespiti, İnsansız hava aracı, Railways, Deep learning, Flaw detection, Unmanned aerial vehicle
  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: Kuramsal Temeller Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda, demiryolu taşımacılığının kullanımı yüksek hızlı trenlerin de gelişimiyle önemli ölçüde artmıştır. Demiryolu ulaşımına olan bu talep sonucunda, dünyada ve ülkemizde demiryolu uzunluğu büyük ölçüde artırmaktadır. Bu nedenle, demiryolu bakımına olan talep de hızla artmış ve acil hale gelmiştir. Demiryolu bakımı için denetleme, demiryolu bileşenlerindeki kusurları aramak ve doğrulamak için önemli bir görevdir. Demiryolu bileşenlerinde meydana gelebilecek kusurlar, ulaşım güvenliğini önemli ölçüde etkiler. Hâlihazırda kullanılan denetim yöntemleri, temaslı ölçüm tekniklerine ve insan algılamasına bağlıdır. Bu nedenle geleneksel denetim, yavaş, öznel ve verimsizdir. Bu dezavantajların ve sınırlamaların üstesinden gelmek için bu çalışmada, otonom İHA (İnsansız Hava Aracı) bilgisayarlı görme tabanlı yeni bir yöntem önerilmiştir. Demiryolu kusurlarının tespiti için İnsansız Hava Araçlarının kullanılması, geleneksel tekniklerden daha düşük denetim süreleri sunan uygun maliyetli bir yaklaşımdır. Son yıllarda, İHA'lar, işlem gücündeki gelişmeler ve sensörlerin ve bileşenlerinin küçülmesi hem askeri hem de sivil uygulamalar için ilgiyi artırmaktadır. Özellikle uçuş sürelerinin artması İHA'ların arıza tespit alanında kullanılabilecek seviyede olduğunu göstermektedir. Tezde, demiryolunun İHA tarafından otonom olarak takibi için algoritmalar geliştirilip İHA tarafından elde edilen görüntüler üzerinde derin öğrenme tabanlı kusur tespiti yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, the use of rail transport has increased significantly with the development of high-speed trains. As a result of this demand for railway transportation, the length of the railway in the world and in our country is greatly increased. Therefore, the demand for railway maintenance has also increased rapidly and become urgent. Inspection for railway maintenance is an important task to look for and verify defects in railway components. Defects that may occur in railway components significantly affect transportation safety. Control methods currently used depend on contact measurement techniques and human perception. This is why traditional auditing is slow, subjective, and inefficient. In order to overcome these disadvantages and limitations, a new autonomous UAV (Unmanned Aerial Vehicle) computer vision-based method is proposed in this study. The use of Unmanned Aerial Vehicles for the detection of railway defects is a cost-effective approach that offers lower inspection times than traditional techniques. In recent years, UAVs, improvements in processing power, and the shrinking of sensors and their components have increased interest for both military and civilian applications. In particular, the increase in flight times shows that UAVs are at a level that can be used in the field of fault detection. In the thesis, algorithms were developed for autonomous tracking of the railway by the UAV and deep learning-based defect detection was performed on the images obtained by the UAV.

Benzer Tezler

  1. Posterior fossa tümörleri

    Başlık çevirisi yok

    SERHAT AYDINER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    NöroşirürjiGazi Üniversitesi

    Nöroşirürji Ana Bilim Dalı

  2. Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    EMEL ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER

  3. Samsun ve çevresinde tarla sarmaşığı (conuolvulus arvensis L.)'na karşı biyolojik savaşa esas olacak fauna tespiti

    Investigations on the insect fauna of the field binweed (Conuolvulus arvensis L.) related to its biological control in Samsun Province

    YASEMİN UFUK GERMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    BotanikEge Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİYAZİ LODOS

  4. İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MELTEM ASLI NARTER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER