- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 23
- Akıllı Şehirler için Özellik Çıkarımı ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Asfalt Durum İzleme Yaklaşımı...
Akıllı Şehirler için Özellik Çıkarımı ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Asfalt Durum İzleme Yaklaşımı
Authors : Mehmet Bayğin, Orhan Yaman, Türker Tuncer
Pages : 81-88
Doi:10.31590/ejosat.844592
View : 21 | Download : 4
Publication Date : 2021-04-30
Article Type : Research
Abstract :Karayolu taşımacılığı günümüzde sıklıkla kullanılan bir taşımacılık yöntemi olup, araçların daha güvenlikli bir yolculuk yapabilmesi amacıyla sürekli gelişim göstermektedir. Karayollarında kullanılan temel kaplama malzemesi asfalttır. Asfalt malzemesi ise özellikle başta zaman olmak üzere, yoğun trafik kullanımına bağlı olarak deforme olabilmekte ve yıpranmaktadır. Bu ve benzeri durumların önüne geçebilmek amacıyla, bu çalışmada sağlam ve arızalı asfalt görüntülerinin otomatik tespiti ve sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla bir karayolu aracına monte edilen kamera aracılığıyla toplam 3912 adet asfalt görüntüsü toplanmıştır. Öncelikle bu görüntülere ortalama havuzlama yöntemi uygulanmış ve görüntüler bir ön işlemeye tabi tutulmuştur. Bu algoritma ile görüntülerde boyut azaltma işlemi yapılmıştır. Ön işleme adımından sonra yönlendirilmiş gradyan histogramı (HOG) yöntemi kullanılarak görüntülerden özellik çıkarımı yapılmıştır. Bu işlemden sonra Ki-Kare yöntemi ile özellik seçimi uygulanmış ve en ağırlıklı öz nitelikler elde edilmiştir. Son olarak elde edilen bu özellikler destek vektör makinleri (SVM) yöntemi kullanılarak sınıflandırılmış ve elde edilen sonuçlar performans yönünden değerlendirilmiştir. Performans metrikleri olarak doğruluk, kesinlik, duyarlılık, geometrik ortalama ve f-skor değerleri hesaplanmıştır. Önerilen yöntem sonucunda %96.5 oranında bir doğruluk elde edilmiştir. Çalışma kapsamında elde edilen yöntemin uygulanmasıyla asfalt kaplama malzemesinin insan müdahalesine gerek kalmadan izlenebilmesi sağlanmıştır. Sürekli kontrolün oldukça zor olduğu bu işlemde makine öğrenmesi tabanlı otomatik arıza tespit yöntemi geliştirilmiştir. Bu sayede bakım, onarım giderlerinin azaltılması ve daha güvenli bir sürüş deneyimi yaşanması hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçlar, literatürde yer alan çalışmalar ile karşılaştırıldığında yöntemin başarılı olduğu görülmektedir.Keywords : Asfalt Durum İzleme, Arıza Tespiti, HOG Özellik Çıkarımı, SVM Sınıflandırma