REAL-TIME DETECTION OF RAIL DEFECTS BY MACHINE LEARNING


Abstract views: 27 / PDF downloads: 26

Authors

  • İbrahim UÇAR Rail Transport Engineering Master with Thesis, Eskişehir Technical University, Eskisehir, Turkey
  • Utku KAYA Vocational School of Transportation, Eskişehir Technical University, Eskisehir, Turkey

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.8098703

Keywords:

Machine learning, Deep learning, Railway, Rail components

Abstract

Bu çalışmada ray bileşenlerinde oluşabilecek kusurların gerçek zamanlı tespiti makine öğrenmesi algoritmaları ile araştırılacaktır. Bu araştırma ile demiryolu bileşenlerinde oluşacak arızaların erken tespit edilerek kaza ve kayıpların önceden önlenmesi amaçlanmaktadır. Ray kırıkları, bağlantı elemanı eksikliği, ray tespit kelepçesi eksikliği, vida eksikliği gibi temel parçalardaki arızalar tespit edilerek çalışma yapılmıştır. Uygulamamızda makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için birden çok görüntü kullanılacaktır. Kusurlu veya kusurlu olmayan görüntüler derin bir öğrenme ağı tarafından sınıflandırılacaktır. Başka bir deyişle, derin öğrenme ağımız gelen test görüntülerini temassız ve gerçek zamanlı olarak algılayacaktır. Çalışmamızda uygun yöntemler ve başarı ölçütleri verilmiş ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak açıklanmıştır.

Downloads

Published

2023-06-30

How to Cite

UÇAR, İbrahim, & KAYA, U. (2023). REAL-TIME DETECTION OF RAIL DEFECTS BY MACHINE LEARNING. Journal of Natural Sciences and Technologies, 2(1), 187–190. https://doi.org/10.5281/zenodo.8098703

Issue

Section

Articles