Geri Dön

Derin öğrenme ile demiryolu hattı segmentasyonu

Railway track segmentation with deep learning

  1. Tez No: 895515
  2. Yazar: TURAN TEYMURBAYLI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UTKU KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Anlamsal bölütleme, Görüntü bölütleme, Görüntü işleme, Yapay sinir ağları, Semantic segmentation, Image segmentation, Image processing, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Raylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Raylı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda artan nüfusla birlikte demiryolu kullanımı da önemli ölçüde artış göstermiştir. Demiryolları sadece insan taşımacılığında değil, aynı zamanda ağır yüklerin taşınmasında da etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Ancak bu durum, demiryollarının zamanla aşınmasına ve yıpranmasına yol açmaktadır. Bu da hem bakım maliyetlerini artırmakta, hem de insan hayatını riske atmaktadır. Rayların denetlenmesi uzun ve zaman alıcı bir süreç olduğundan, rayların otomatik olarak taranması, zaman ve maliyet açısından daha verimli bir çözüm olarak karşımıza çıkmaktadır. Yaptığımız çalışma, rayların yapay sinir ağları ile segmentasyonunu hedeflemektedir. Bu sayede maliyet ve zamandan tasarruf sağlanacak, aynı zamanda olası insan hatalarının önüne geçilecektir. Kullanmakta olduğumuz derin öğrenme yapay zeka modelimiz, görüntülerden rayların tespit edilmesi görevini üstlenmektedir. Rayların tespiti için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Derin sinir ağlarının (DNN) bu görev için kullanılması, güçlü bilgisayarlar ve büyük miktarda veri gerektirmektedir. Ayrıca, DNN'lerde kullanıcı tarafından ayarlanması gereken çok sayıda parametre bulunmaktadır. Bu sorunların doğru bir şekilde çözülmesi için uygun yöntemler uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

With the increasing population in recent years, railway usage has also increased significantly. Railways are effectively used not only for human transport but also for the transport of heavy loads. However, this situation leads to wear and tear of the railways over time. This both increases maintenance costs and puts human life at risk. Since the inspection of rails is a long and time-consuming process, automatic scanning of rails is a more efficient solution in terms of time and cost. Our study aims to segment the rails with artificial neural networks. In this way, cost and time savings will be achieved and possible human errors will be prevented. The deep learning artificial intelligence model we are using undertakes the task of detecting rails from images. Various methods can be used for the detection of rails. The use of deep neural networks (DNN) for this task requires powerful computers and large amounts of data. In addition, DNNs have a large number of parameters that need to be set by the user. Appropriate methods have been applied to solve these problems accurately.

Benzer Tezler

  1. Ray ve çevresindeki nesnelerin tespiti ve mesafe ölçümü için derin öğrenme tabanlı yaklaşımların geliştirilmesi

    Development of deep learning-based approaches for the detection and distance measurement of rails and surrounding objects

    MUHAMMED AMİR ELMUHAMMEDCEBBEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN AYDIN

  2. Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri

    Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”

    FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı

  3. Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET YAKARTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN

  4. Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    H.VOLKAN GÖKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Su Ürünleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN URAL