Ray arızalarının gri-seviye resimlerden kesimleme tabanlı derin ağlar ile tespiti

Demiryolu araçları dünyada insan ve yük taşımacılığında yaygın olarak kullanılmaktadır. Türkiye'de de hızlı trenlerinde devreye girmesi ile demiryolu taşımacılığı hayatımızın önemli bir parçası haline gelmiştir. Çünkü araç sayısı arttı, yük ağırlıkları da arttı ve yeni hızlı trenlerde raylara çıktılar. Rayların bakımının yapılabilmesi için belirli aralıklarla rayların sağlamlığının kontrol edilmesi gerekmektedir, ancak rayların kilometrelerce uzun olması ve trafik nedeniyle zor olduğundan gece yapılması gerekmektedir. Bu da ihmallere ve hataların gözden kaçmasına neden olur. Bu yüzden kontrolü otomatik bilgisayar sistemleriyle yapmamız gerekmektedir. Bu projede demiryolunun en önemli iki bileşeni olan travers ve ray sorunlarına odaklanılmıştır. U-NET derin öğrenme algoritması kullanılarak raydaki çatlakların, kusurların tespiti ve traverslerin düz hizalanmasının kontrol edilmesi için modeller eğitilmiştir. Eğitilen modeller, yetersiz ve düşük kalitedeki resimler ile çalışılmasına karşın %92 ve üzeri doğrulukta test sonuçları elde edilmiştir. Yeterli kalitede ve sayıda veriler ile modellerin eğitimi gelecek vaat etmektedir.