İHA TABANLI RAY KONTROLÜ İÇİN EVRİŞİMLİ SİNİR AĞLARI İLE RAY GÖRÜNTÜLERİNİN GERÇEK ZAMANLI SEGMENTASYONU

Abstract

Demiryolları insan ve yükünü taşır. Güvenli bir demiryolu seyahati için rayların kontrol edilmesi önemlidir. Raylar genelde insanlar tarafından manuel olarak kontrol edilmektedir. Gelişen teknolojiyle artık İHA'lar birçok görevde insanın yerini almaktadır. Rayların manuel olarak kontrol edilmesi zaman alıcı ve maliyetli bir iştir. Bu nedenle raylar İHA'lar tarafından kontrol edilebilir. İHA'ların rayları kontrol edebilmesi için rayların üzerinde otonom olarak uçması gerekir. Bunu yapabilmesi için ray görüntüleri üzerinde segmentasyon yapılmalıdır. Görüntü segmentasyonu bilgisayarlı görü alanında yapılan çalışmalardandır. Bu çalışmalarda derin öğrenmeden faydalanılmaktadır. Derin öğrenme tabanlı evrişimsel sinir ağlarından olan UNet, ICNet ve BiSeNet V2, bilgisayarlı görü uygulamalarında kullanılmaktadırlar. Literatürde gerçek zamanlı görüntü segmentasyonu görevlerinde kullanılan bu ağlar halka açık olarak paylaşılan Railsem19 veri seti özelleştirilerek eğitilmiştir. 1024×512 piksel çözünürlüğündeki görüntüler üzerinde %98 segmentasyon doğruluğuna ulaşan ağlar İHA ile demiryolundan alınan gerçek zamanlı görüntülerde yaklaşık 15 fps hıza ulaşmışlardır. Ağların gerçek zamanlı segmentasyon videosu https://youtu.be/piVTdsDPzfg bağlantısından izlenilebilir. Çalışmada ayrıca otonom İHA uçuşu bir PID uçuş kontrol sistemi önerilmiştir.