Motorlu araç muayene ve hata birliktelikleri tahmini

Authors : Gizem Çetin, Ömer Özgür Tanrıöver

Pages : 455-466

Doi:10.17341/gazimmfd.1036562

View : 39 | Download : 82

Publication Date : 2024-08-16

Article Type : Research Paper

Abstract :Araç muayenesi trafikte yer alan motorlu ya da motorsuz araçlar için teknik yeterliliklerinin ölçüldüğü, yolcu ve trafik güvenliğinin sağlanıp sağlanmadığının tespit edildiği sistemdir. Karayolunda seyreden araçların teknik muayenelerini daha etkin ve sağlıklı bir şekilde yapmak ve karayolu trafik güvenliğini sağlamak amacıyla her yıl yaklaşık 6 milyona yakın aracın perdiyodik muayenesi gerçekleşmektedir. Bu araştırma çalışmasında araç muayene verileri ile makine öğrenmesi ve derin sinir ağları kullanılarak araç muayene sonucu tahmin ve kusur birliktelik analizi yapılmıştır. Birliktelik kuralları çıkarım yöntemlerinden apriori algoritması ile araçların muayene sonucunda birlikte görülen kusurların analizi gerçekleştirilmiştir ve araç kusurları arasında anlamlı ilişkiler bulunmuştur. Ayrıca makine öğrenmesi tahmin yöntemlerinden Lojistik Regresyon (LR), Naive Bayes (NB), Karar Ağaçları (DT), Rastgele Orman (RF), K-En Yakın Komşu (KNN), Gradyan Yükseltme (XGBoost), AdaBoost, Derin Sinir Ağı (DNN) ve Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) kullanılmış olup her bir model AUC, ROC eğrisi, doğruluk, kesinlik, hatırlama ve F1 skor değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Makine öğrenme yöntemleri ile hafif kusurlu, ağır kusurlu ve emniyetsiz olarak sınıflandırılan muayene sonucu tahmininin yüksek sayılabilecek doğrulukta, belirli kusurların da birlikte yüksek oranda görülebildiği sonucuna ulaşılmıştır.
Keywords : Araç muayene, makine öğrenmesi, sınıflandırma, birliktelik analizi