YOLOv8 ile Demiryolu Hattı Çevresindeki Yabancı Cisimlerin Tespiti - Sevi, Mehmet; Aydın, İlhan (Ali KARCI, 2023)
Bu çalışmada, demiryolu hattı çevresindeki yabancı cisimlerin tespitini sağlamak amacıyla derin öğrenme tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Demiryolu ulaşımı güvenliği için bu tespitin yüksek doğrulukla yapılması önemlidir, ancak geleneksel yöntemler zaman ve maliyet açısından dezavantajlıdır. Önerilen yöntemde RailSem19 veri seti kullanılmış ve YOLOv8 tabanlı bir model tasarlanmıştır. YOLOv8, hızlı ve doğru nesne algılama yeteneği ile literatürde öne çıkan bir algoritmadır. Çalışmada görüntü artırma teknikleri kullanılarak veri seti çeşitlendirilmiş ve eğitim, doğrulama ve test aşamalarında insan ve araç sınıfları için elle etiketlenmiş veriler kullanılmıştır. Eğitim süreci, Google Colab aracılığıyla gerçekleştirilmiş ve farklı YOLOv8 alt mimarileri değerlendirilmiştir. Sonuçlar, YOLOv8m alt mimarisinin diğer alt mimarilere göre daha yüksek mAP50 değerlerine sahip olduğunu ve doğrulama aşamasında başarılı bir performans sergilediğini göstermiştir. YOLOv8m modeli, demiryolu hattı çevresindeki insan ve araçları net bir şekilde ayırt edebilmiştir. YOLOv8m alt mimarisi %88.8’lik mAP50 değeri yakalamıştır. Bu çalışma, demiryolu ulaşım güvenliğini artırmak amacıyla otomatik ve verimli bir yöntem sunmaktadır. YOLOv8 tabanlı modelin RailSem19 veri seti ile yüksek başarı elde etmesi, demiryolu hattı çevresindeki potansiyel riskleri tespit etmek için etkili bir çözüm olarak değerlendirilebilir.

This study proposes a deep learning-based method to detect foreign objects around the railway line. It is important to make this determination with high accuracy for rail transport safety, but traditional methods are disadvantageous in terms of time and cost. In the proposed method, the RailSem19 dataset was used, and a YOLOv8-based model was designed. YOLOv8 is a prominent algorithm in the literature with its fast and accurate object detection capability. In the study, the dataset was diversified using image enhancement techniques. The training, validation, and testing stages used manually labeled data for human and car classes. The training process was carried out through Google Colab and different YOLOv8 sub-architectures were evaluated. The results showed that the YOLOv8m sub-architecture had higher mAP50 values than the other sub-architectures and showed a successful performance in the validation phase. The YOLOv8m model was able to clearly distinguish people and cars around the railway line. The YOLOv8m sub-architecture achieved a mAP50 value of 88.8%. This study presents an automated and efficient method to improve rail transport safety. The high success of the YOLOv8-based model with the RailSem19 dataset can be considered an effective solution to detect potential risks around the railway line.
Detection of Foreign Objects Around the Railway Line with YOLOv8
Keywords: Deep Learning; Derin Öğrenme