YOLOv5 ile Topluluk Öğrenmesine Dayalı Olarak Ray Yüzeyindeki Kusurların Tespiti

Authors : Mehmet SEVİ, İlhan AYDIN, Erhan AKIN

Pages : 115-132

Doi:10.47072/demiryolu.1205483

View : 19 | Download : 5

Publication Date : 2023-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Demiryolu ulaşımı son yıllarda demiryolu hat uzunluğunun artmasıyla beraber kapasitesini arttırmıştır. Hızlı trenlerin gelişmesi de bu duruma katkı sağlamıştır. Yolcu ve yük kapasitesinin artması güvenlik tedbirlerinin önemini daha da arttırmıştır. Demiryolu hatlarının güvenliğini sağlamak için hatların belirli aralıklarla denetlenmesi gerekmektedir. Demiryolu hattı bakımında ray üzerinde bulunan kusurların tespiti son derece önemlidir. Bu çalışmada demiryolu bakımının önemli bir parçası olan ray bileşeni üzerindeki kusurların tespitine odaklanılmıştır. Çalışmada ray üzerinde bulunan kusurları bir nesne tespiti yöntemi olan YOLO ile tespit etme yoluna gidilmiştir. Farklı YOLO modelleri için topluluk öğrenmesine dayalı bir yöntem önerilmiştir. Deney sonuçları, 8 farklı kusur içeren veri seti üzerinde bütün sınıfları içeren tespit oranının %80’in üzerinde olduğunu göstermiştir.
Keywords : Demiryolu, Ray bağlantı elemanları, Kusur tespiti, Bilgisayarlı görme, YOLO, Derin öğrenme algoritmaları, Railway, Rail fasteners, Defect detection, Computer vision, Deep learning algorithms