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

PDF İndir

  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: Belirtilmemiş.
  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: 115

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. Tez No

    341271

    A video surveillance system for detection of potentially dangerous events in underground railway stations

    Metro istasyonlarındaki olası tehlikeli durumların kamera gözetim sistemiyle algılanması

    MEHMET ALİ DAĞLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM

  2. Tez No

    389354

    Design of an intelligent boost pressure controller for a series sequential turbocharged diesel engine

    Seri bağlı aşırı doldurma sistemine sahip dizel motorlar için akıllı manifold basıncı kontrolcüsü tasarımı

    MUSTAFA ENGİN EMEKLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

  3. Tez No

    329790

    Cyberknife robotik kollu lineer hızlandırıcı cihazında kv görüntü alma sıklığının tüm vücudun aldığı radyasyon dozuna etkisi

    The effect of kilovoltage (kV) imaging frequency to total body radiation in the Cyberknife robotic arm linear accelerator machine

    ABDULMECİT CANBOLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. FARUK ZORLU

  4. Tez No

    377201

    Multibody system dynamics modelling of electrical locomotives

    Elektriksel lokomotifin çoklu gövdeli dinamik benzeşimi

    HAYDAR ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Makine MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜLKERİM KAR

  5. Tez No

    244555

    Real-time hybrid parallel rendering

    Gerçek-zamanlı hibrid paralel tarama

    MEHMET REHA CENANİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT UYSAL

Geri Dön