Online Katılım Linki: https://eu.bbcollab.com/guest/1cdc8be133cd47f287c594bdf9b99bc5

Çalıştaya Kayıt İçin: https://forms.gle/t62gnWiUxUAicmhJA web adresini ziyaret edebilirsiniz. 

Çalıştay Yeri: Fırat Üniversitesi, Kongre Merkezi,Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Binası, 5. Kat,  Mimar Sinan Salonu 

Demiryollarında Otonom İHA Kullanan Görme Tabanlı Akıllı Hata Tespit Sisteminin Geliştirilmesi

Demiryolu taşımacılığı tüm dünyadaki en güvenli ulaşım araçlarından biri olarak kabul edilir. Hızlı trenlerin gelişmesi ile birlikte son yıllarda demiryolu ulaşımı konusunda ülkemizde büyük yatırımlar yapılmıştır. Ülkemizin demiryolu alanındaki 2023 hedefi 9 bin 978 km hızlı tren hattı, 4 bin 997 km konvansiyonel hat olmak üzere 14 bin 975 kilometre yeni demiryolu hattı inşa etmektir. Demiryolu hattının kalitesi, trenin çalışma güvenliği için önemlidir, bu nedenle demiryolu kusurlarının incelenmesi giderek daha önemli ve acil hale gelmiştir. Demir yolları hatları alt aksam travers, mandal, ray ve alt malzeme olmak üzere 4 kısımdan oluşmaktadır. Demir yolu hatlarında oluşan problemler aşağıdaki gibi verilebilir: 
-    Travers ve raylarda oluşan çatlak ve kırılmalar, 
-    Bağlantı elemanlarındaki eksiklik, 
-    Ray alt yapı malzemesinin boşalması, 
-    Travers kaymaları ve ray eğilmeleri, 
Demiryollarındaki problemleri tespit etmek için özel ölçüm trenleri ve kara taşıtları ray görüntülerini almak ve daha sonra kusurları aramak için işlem yapmak üzere tasarlanmıştır. Ancak özel olarak tasarlanan kara taşıtları ve ölçüm trenleri hem çok pahalı hem de bu araçların çalışması esansında ray hattının meşgul olması kullanımlarını kısıtlamaktadır. Ayrıca sel, toprak kayması ve zamanla oluşan bozulmalardan dolayı alt yapıda oluşan problemlerde bu ölçüm sistemlerinin kullanımı ciddi kazalara yol açıp milyonlarca liralık sistemlerin kullanılamaz hale gelmesine neden olur. Bu projede demiryolları alt aksamında oluşan problemlerin tespiti için insansız hava aracı tabanlı otonom bir ölçüm sistemi ve görme tabanlı hata tespit yöntemleri geliştirilecektir. Demir yolu raylarını otonom bir şekilde takip eden insansız hava aracının üzerine yerleştirilecek olan yüksek çözünürlüklü kamera ile ray görüntüleri konum bilgileri ile birlikte toplanacaktır. Yüksek çözünürlüklü kameralar ile alınan görüntüler IHA üzerine yerleştirilen GPU tabanlı yapay zekâ kiti ile gerçek zamanlı işlenerek yüksek hassasiyete sahip bir otonom ray takip sistemi geliştirilecektir. Oluşturulacak otonom IHA sistemi ve görme tabanlı hata tespit sisteminin özgün değerleri aşağıdaki gibi verilebilir. 
-    Temassız, otonom ve ray hattını meşgul etmeyen yeni bir ölçüm sisteminin geliştirilmesi, 
-    Otonom ray takibi için derin öğrenme ve görme tabanlı özgün yöntemlerin geliştirilmesi, 
-    Diğer ölçüm sistemleri ile tespit edilemeyen travers kaymaları ve eksik traverslerin otomatik tespit edilmesi, 
-    Diğer ölçüm sistemlerinin kullanımının tehlikeli olduğu ray altındaki balast boşalmalarının otomatik tespiti, 
-    Demiryolları Araştırma ve Teknoloji Merkezinin (DATEM) desteği ile sahadan veri toplama ve prototip ürünün farklı koşullarda denenebilmesi olanağı, 
?    Raylardaki eğilmelerin otomatik tespiti, 
Proje kapsamında IHA?nın yüksek çözünürlüklü kamerasından gelen görüntülerden derin öğrenme tabanlı teknikler ile özellik çıkarımı yapılarak IHA?nın otonom bir şekilde ray üzerinde hareketi sağlanacaktır. Elde edilen ray görüntüleri ve konum bilgileri bir yapay zeka kitinin hafızasına kaydedilecektir. Daha sonra elde edilen görüntülerden bilgisayarlı görme ve derin öğrenme tabanlı teknikler ile demiryolu hattındaki hatalar belirlenecektir. IHA ile farklı senaryolar ile toplanan büyük miktardaki görüntüler analiz edilerek hataları tespit edecek algoritmalar tasarlanacaktır. Proje süresince yapılacak olan uygulamalar ulusal ve uluslararası konferans ve dergilerde değerlendirilecek ve özgün olan ürün için patent başvurusu yapılacaktır.