REAL-TIME DETECTION OF RAIL DEFECTS BY MACHINE LEARNING
Abstract views: 41 / PDF downloads: 38
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.8098703Keywords:
Machine learning, Deep learning, Railway, Rail componentsAbstract
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
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Journal of Natural Sciences and Technologies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.