Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorDuran, Fecir
dc.contributor.authorTeke, Mustafa
dc.date.accessioned2025-01-21T14:20:44Z
dc.date.available2025-01-21T14:20:44Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractBu çalışmada, yol yüzeyinin durumunu tespit eden akıllı yol durum sensörü tasarlanmıştır. Sürücülerin ve yolcuların güvenliğini en çok tehlikeye sokan buzlu yol durumunun tespiti üzerine çalışılmıştır. Yol yüzeyi tahmini için toprak sıcaklığı, hava sıcaklığı, hissedilen nem, hava basıncı ve yol yüzeyindeki iletkenlik değerleri sınıflandırma algoritmalarında öznitelik olarak seçilmiştir. Yol yüzeyi buzlu, kuru, ıslak ve tuzlu-ıslak olarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma algoritmaları olarak K en yakın komşu ve Destek Vektör Makinası tercih edilmiştir. K en yakın komşu algoritmasının, Destek Vektör Makinası algoritmasına göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Sınıflandırıcı tek kartlı bilgisayar olarak bilinen Raspberry Pi3 üzerinde gerçek zamanlı olarak çalıştırılmaktadır. Tasarlanan yol durum sensörü mevcut sensörlere göre kurulumu kolay ve yüksek başarıma sahiptir.
dc.description.abstractIn this study, intelligent road condition sensor is designed to determine the condition of the road surface. It has been studied on the determination of the icy road situation which endangers the safety of drivers and passengers at most. For road surface estimation, soil temperature, air temperature, sensed humidity, air pressure and conductivity values on the road surface are selected as attributes in classification algorithms. The road surface is classified as icy, dry, wet and salty-wet. K-Near Neigbours and Support Vector Machine were preferred as classification algorithms. It is seen that K-Near Neigbours algorithm has given more accurate results than Support Vector Machine algorithm. The classifier is run in real time on the Raspberry Pi3, known as a single board computer. The designed road condition sensor is easy to install and has high performance in comparison with existing sensors.
dc.identifier.dergipark510777
dc.identifier.doi10.29137/umagd.510777
dc.identifier.issn1308-5514
dc.identifier.issue1-396
dc.identifier.startpage401
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/656614
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/umagd/issue/39915/510777
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29137/umagd.510777
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12587/19268
dc.identifier.volume1
dc.language.isotr
dc.publisherKırıkkale Üniversitesi
dc.relation.ispartofUluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_20241229
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectYol Durum Sensörü
dc.subjectGömülü Sistem
dc.subjectMachine learning
dc.subjectRoad Condition Sensor
dc.subjectEmbedded System
dc.subjectEngineering
dc.titleAkıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı
dc.title.alternativeIntelligent Road Condition Sensor Design
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu