Fault Detection from Images of Railroad Lines Using the Deep Learning Model Built with the Tensorflow Library

Authors : Abdullah ŞENER, Burhan ERGEN, Mesut TOĞAÇAR

Pages : 47-53

Doi:10.55525/tjst.1056283

View : 11 | Download : 6

Publication Date : 2022-03-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Ulaşım aracı, bir nesnenin, bireyin veya hizmetin bir yerden başka bir yere aktarılmasını sağlayan vasıtadır. Demiryolu ulaşımı maliyet ve güvenirlilik açısından önemli bir yere sahiptir. Tren kazaların çoğu demiryolu raylarında meydana gelen arızalardan kaynaklanmaktadır. Demiryolu hatlarındaki arızaların tespiti geleneksel yöntemlere göre zor ve zaman alıcı bir süreçtir. Bu çalışmada demiryolu hatlarında meydana gelen arızaların tespitini gerçekleştirebilen yapay zekâ tabanlı bir model önerilmiştir. Çalışmada kullanılan veri kümesi arızalı ve arızalı olmayan ray görüntülerinden oluşmaktadır. Önerilen model Tensorflow Kütüphanesi kullanılarak tasarlanmış evrişimsel sinir ağlarından oluşmaktadır. Sınıflandırıcı olarak Softmax yöntemi kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneyde %92,21 genel doğruluk başarısı elde edilmiştir.
Keywords : Karar destek sistemleri, Derin öğrenme, Ray arıza tespiti, Yapay zekâ