ROAD DAMAGE DETECTION UTILIZING ADVANCED DEEP LEARNING TECHNIQUES
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796547
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Belediyeler ve ulaşım kurumları arasında otomatik yol hasar tespiti uygulamasına olan ilgide artış olmuştur. Ancak, veri toplama ve yol hasar analizi için en gelişmiş araçları satın almak için gereken bilgi birikiminden, kaynaklardan ve en son teknolojiden yoksundurlar. Yol koşullarının otomatik olarak izlenmesi birçok ülkede bir sorundur, ancak akıllı telefonlar aracılığıyla daha erişilebilir ve uygun maliyetli bir şekilde uygulandıkları Japonya gibi bazı ülkelerde çözümler geliştirilmiştir. Bu çalışmanın bu alanda yaptığı katkılar aşağıdadır. Başlangıçta, Japon modelini diğer ülkelerde benimsemenin ne kadar mümkün olacağını değerlendirir. İkinci olarak, Japonya'daki akıllı telefonlardan toplanan 3000 görüntü ile yol hasarına ilişkin büyük ölçekli heterojen bir veri seti önermektedir. Ayrıca, üçüncüsü, yol hasarını birden fazla durumda sınıflandırabilen ve tespit edebilen bir tespit modeli önerir. Model, sınıflandırma ve saptama performansının yanı sıra hesaplanan doğruluk ve kayıplar ile değerlendirme metriklerine dayalı olarak değerlendirilecektir.
Özet (Çeviri)
There has been a rise in the interest in implementing automated road damage assessment among municipalities and transportation agencies. However, they frequently lack the know-how, resources, and cutting-edge technology necessary to purchase the most advanced tools for data collection and road damage analysis. The automatic monitoring of road conditions is a problem in many countries, but solutions have been developed in some, like Japan, where they are more accessible and cost-effectively implemented via smartphones. The following are the contributions made by this work in this area. Initially, it assesses how feasible it would be to adopt the Japanese model in other countries. Secondly, it proposes a large-scale heterogeneous data set on road damage, with 3000 images gathered from smartphones in Japan. Moreover, third, it suggests a detection model that can classify and detect road damage in multiple states. The model will be evaluated based on the performance of classification and detection, as well as accuracy and losses calculated and evaluation metrics.
Benzer Tezler
- Peyzaj tasarımı ve planlaması ilkeleri yönünden Ankara-Esenboğa karayolu güzergahının değerlendirilmesi üzerinde bir araştırma
A Search on utilization of Ankara-Esenboğa state highway in respect to landscape representation and planning principles
JALE EMEKDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Peyzaj MimarlığıAnkara ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YALÇIN MEMLÜK
- Kaymakam Kayası (Gerze-Sinop) ve Tonya (Trabzon) yöreleri üst kretase istiflerinin heterohelicid ve küçük bentomik foraminifer faunası
Başlık çevirisi yok
NERGİS ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Jeoloji MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiGenel Jeoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER ÖZSAYAR
- Ulaşım, yönetim ve güvenlik açısından Türkiye'de uluslararası karayolu taşımacılığının sorunları
Başlık çevirisi yok
RAHMİ ÖZKARA
- Taşıtların yol pürüzlüğüne bağlı olarak düşey titreşimleri
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA KORKUT BAYTAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM UZMAY
- İran'da hava fotoğrafları yardımıyla orman yollarının planlanması
The Use of aerial photographs in road planning, İran
SACİD MASSİHA