29 Ocak 2023
29 Ocak 2023
205
GİRİŞ
Küçük bir insansız hava aracı ordusu, gökyüzünden aldıkları algılarla artık dünya çapındaki Demiryolu operasyonlarına başarıyla hükmediyor. Drone teknolojisi, güvenilir yardımlarının yanı sıra güvenlik ve güvenilirlik vaat ederek, Demiryolu operatörleri için temel olarak farklı fırsatlar yarattı. Demiryolu altyapısı gibi ulaşım unsurları, yolcular ve yük için güvenli deneyimler sağlamak için İHA‘lar aracılığıyla titizlikle denetleniyor.
Demiryolu endüstrisindeki dronlar, istikrarlı demiryolu denetim sistemleri için gerekli bir ekipman haline geldi. Yüksek voltajlı elektrik hatları, demiryolu katener hatları ve hatta hatlar ve anahtarlama noktaları gibi önemli demiryolu altyapılarını izlemek için kullanılırlar. Drone teknolojisinin yardımıyla, kusur tespitleri , çatlak tespitleri ve ek tehlikeleri hızlı bir şekilde büyütmek için kapsamlı drone görüntüleri elde edilir. Teftişler ne kadar sık yapılırsa, demiryolu güvenliği, güvenilirliği ve planlanmış performansı o kadar yüksek olur. Daha yüksek üretkenlik, karşılığında, giderleri azaltır ve endüstrinin genel üretkenliğini garanti eder.
Demiryolu sektörünün yanında yer alan Drone Teknolojisi ile çalışanların artan güvenliği artık takdire şayan. Daha önce işçilerin teftişler için tehlikeli durumlara girmelerini talep eden demiryolu operasyonları, artık dronların akını ile ilgili bir endişe kaynağı değil. Birinci sınıf dronların, gelişmiş sensörlerin, yüksek çözünürlüklü kameraların, Yapay Zekanın ve Makine Öğreniminin entegrasyonu, bu ulaşım sektörü için gerçek zamanlı bilgileri ve akıllı veri analizini gerçeğe dönüştürdü.
Demiryolları kaza istatistiklerine göre, önemli raydan çıkmaların yalnızca insan beceriksizliği veya düzensiz ve yanlış izleme sistemlerinden kaynaklandığı söylenmektedir. Geleneksel demiryolu denetim sistemleri, güvenilmez otomatikleştirilmiş araçlar aracılığıyla demiryollarını denetlemek için çalışanları dahil etti. Mevcut uygulamalar, demiryolu endüstrisinde çok sayıda denetim operasyonunu uygulamak için elektromanyetik inceleme, girdap akımı testi, ultrasonik sistemler ve optik teknikler gibi yöntemleri içermektedir. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte drone endüstrisi, demiryollarından ve ilgili altyapıdan belirli inceleme verilerini almak için aşağıdaki prosedürleri kullanır:
– Hava görüntüleri elde etmenin bu başlangıç aşamasının, bilgisayarla görme uygulamaları için en önemli görevlerden biri olduğu söylenir. Demiryolu altyapısının yüksek kaliteli drone görüntüleri, sürdürülebilir bir hat denetim sisteminin sürdürülmesinde temel bir unsurdur. Tam da bu nedenle, demiryolu endüstrisindeki dron araştırmaları için DJI Mavic 3 Enterprise serisi dronları kullanır. DJI Mavic 3 Enterprise 20 MP kamera ile donatılmıştır , 4k kamera ile donatılmıştır, 12MP; 56x hibrit yakınlaştırma teknolojisine sahiptir ve 45 dakika maksimum uçuş süresi (RTK Modülü ile 42 dakikaya kadar) bulunur.
– Demiryolu denetimleri yoluyla toplanan herhangi bir drone verisi , değişiklik ihtiyacını, zemin örnekleme mesafesinin hesaplanmasını, videolardan çerçevelerin çıkarılmasını ve bu tür diğer ön işleme isteklerini yöneten kendi engellerini oluşturur. Pix4D, 3DF Zephyr ve RealityCapture gibi gelişmiş yazılımları daha sonraki aşamalar için uygun hale getirmek için olumlu bir şekilde yeniden yapılandırır. Sert hava koşulları gibi parazitler, aydınlatma, gürültü seviyesi vb. önemli ölçüde değiştiği için çekilen görüntülerin kalitesi için bir tehdit oluşturur.
TON, DOYGUNLUK, DEĞER
-Popüler olarak HSV olarak bilinen Ton, Doygunluk ve Değer, RGB modelinin alternatif bir renk uzayı modelidir. RGB renk modelini silindirik koordinatlarda yorumlar ve renkleri Ton (gerçek renk), Doygunluk (grinin hacmi) ve Değerine (aydınlatma) göre ifade eder. Drone ile çekilen görüntülerin, hava koşullarının uygun olmaması nedeniyle veya gün içinde farklı zamanlarda yakalandığında farklı renk kontrastlarına sahip olduğu algılanıyor. Hava kısıtlamalarının etkisinin üstesinden gelmek ve demiryolu denetimlerinin genel kalitesini iyileştirmek için drone görüntüleri elde edilir ve HSV modellerine dönüştürülür.
İZ VE KENAR TESPİTİ
‘Kenar tespiti’ sırasında demiryolu hatları kenarlardan ayırt edilmeden önce, çok sayıda yazılım yardımıyla birbirine bağlı küçük pikseller kaldırılır. Pix4D , 3DF Zephyr ve Reality Capture gibi yazılımlar aracılığıyla , tespit edilen demiryolu hatları dışındaki öğelerin olasılığını bastırmak için yolun tanımlanmış bir kenarı belirlenir. Bu işlem iz algılama olarak bilinir. Kenar algılama sistemleri, demiryolu hatlarını arka plan ve çevre detaylarından ayırt etmek için yönetilir.
Halk arasında GSD olarak bilinen Zemin Örnekleme Mesafesi, insansız hava aracı operatörü tarafından yapılan demiryolu denetimlerinin kesinliğini etkileyebileceği için anlaşılması gereken kritik bir kavramdır. GSD, drone kamerasının yüksekliğine ve özelliklerine bağlı olarak, kamera sensöründen piksel merkezleri arasındaki mesafeyi zemindeki gerçek mesafeye göre çizelgeler. Veri mühendisleri ve hatta drone uzmanları, odak uzaklığı, İHA uçuş yüksekliği vb. gibi diğer verilerle birlikte drone’nun sensör boyutunu (CCD) hesaplayarak GSD’yi tahmin edebilir. GSD’yi şu şekilde tahmin edin:
CCD Piksel boyutu = Sensörün genişliği cm/ Piksel cinsinden görüntü genişliği
GSD =(Hg/Ck) ×CCD piksel boyutu
Burada,
Hg=Dron’un uçuş yüksekliği
Ck=Dron kameranın odak uzaklığı
Demiryollarında meydana gelen hasarların drone desteği ile keşfedilmesi sektör için yeni bir başlangıcın habercisi oldu. Daha önce insanları izlemeye zorlayan kusurlar, artık Yapay Zeka ve Drone Teknolojisi gibi tamamlayıcı platformlarla destekleniyor. Ray, travers ve bağlantı elemanının, demiryolu hatlarındaki kusurları incelemek için en önemli bileşenlerden bazıları olduğu iddia edilmektedir. Deforme olmuş raylar ve kırık traversler potansiyel tehlikelere birkaç örnektir ve kısa sürede çözülmezlerse ciddi hasara neden olabilirler. Yukarıda belirtilen tüm yöntemler, çatlama, soyulma, çizik, katlanma, kırık ray, iz vb. kusurların doğru bir şekilde tanınmasını sağlar. İHA’lar, geleneksel demiryolu denetim sistemlerinin denetim boşluklarını doldurmak için gelişti ve operasyonu daha az kesinti, daha fazla etkinlik ve verimlilikle geliştirdi.
Kamera Tabanlı Algılama ve Görüntü İşleme
KAMERA TABANLI GÖRÜNTÜ İŞLEME
İnsansız Hava Araçları (İHA’lar) doğal olarak algılama yetenekleri talep etmektedir. DJI Matrice 300 RTK ve Mavic 3 Enterprise serisi dronlar Ultrasonik sensörler, renkli/termal/kızılötesi kameralar ve hatta Canlı Görev Kaydı ve yapay zekayla donatılmıştır.
● Özellik algılayıcılar ve tanımlayıcılar, nesne algılama amaçları için sıklıkla benimsenir
● Ortamlardaki hareketi tanımak için optik akış teknikleri kullanılır
● Görüntü çerçevesi hareketlerini UAV yer değiştirmelerine dönüştürmek için görsel servolama uygulanır
● Navigasyon ve haritalama faaliyetleri için 3 boyutlu rekonstrüksiyon teknikleri kullanılmaktadır.
Her teknik, hedeflenen nesnelerin ortamlarına ve doğasına bağlı olarak uygun ve güvenilirdir.
● Nesne Algılama – Nesne algılama ve izleme için temel mekanizmalar, özellik algılama ve açıklama algoritmalarını içerir. Bu yöntem, drone’nun konumunu ve hareketine ilişkin daha fazla içgörü elde etmek için kullanılabilir. Özellik Algılama, fotoğraflardaki ilgi alanlarını kenar, köşe veya lekeler olarak etiketleyerek tanımlar. Öte yandan, iki fotoğrafta belirli bir özelliği koordine etmek için tanımlayıcılar uygulanır. Bir nesne hareket izleme sistemi, yalnızca dedektörler, tanımlayıcılar ve eşleştirme tekniklerinin bir kombinasyonu ile kapsamlıdır. Özellik algılayıcılar, binalar veya nesneler gibi hedefleri ve hatta takip edilmesi gereken doğrusal yapılar gibi referansları belirlemek için değerlidir.
● Optik Akış Teknikleri – Optik akış, görüntülerden hareketi belirlemeye odaklanan birincil bir tekniktir. Başka bir deyişle, optik akış, nesnelerin, yüzeylerin ve kenarların 3 boyutlu bir ortamda görünen hareket modelidir. Optik akış tespiti, optik fare sensörleri ile sağlanabilir. Bununla birlikte, bu algılama yöntemi genellikle zaman alıcıdır ve genellikle İHA’ların havada asılı kalma operasyonları için uygundur.
Görsel Servo
GÖRSEL SERVİS
Görsel servolama, görsel verilerin yardımıyla kılavuz kamera hareketlerini birleştiren bir tekniktir. İHA navigasyonuna özgü olarak, görsel servolama yaklaşımları, görüntü çerçevesi hareketlerinin gerçek zamanlı içeriğe dönüştürülmesine izin verir. Bu teknik, trafik sinyallerinin, gaz boru hatlarının yakınında ve hatta binaları tararken yapılan uçuş denetimlerinde yaygındır.
● 3D Reconstruction Mapping – Bilgisayar görüşünde, 3D rekonstrüksiyon, gerçek nesnelerin şekillerini ve görünümlerini aktif veya pasif tekniklerle yakalama yöntemidir. Bununla birlikte, bu yöntem hala kendi zorluklarını ortaya koymaktadır. Görme algoritmalarının çoğu, durumun aydınlatılması, model modelleri ve yakalanan nesnelerin hareketi nedeniyle kullanımda kısıtlanmıştır. Bu yöntem aynı zamanda işlem süresini uzatır ve 2D görüntülerin verilerini ölçekleyemez, bu da güvenilir bilgi elde etmek için sensörler gibi ek araçların gerekliliğine yol açar.
● Güvenlik – Demiryolu denetimleri için dronlarla çalışmak, sektörün üretkenliğini ve güvenlik seviyesini geliştirdi. Demiryolu sektörü için otomatikleştirilmiş bir geleceğe geçiş, yakında düzenleyiciler için maliyet avantajına dönüşebilecek çeşitli faydalar ortaya koydu. Trenlerin çoğu demiryolu boyunca son derece düzenli bir şekilde programlandığı göz önüne alındığında, özel donanımlı herhangi bir araçta rayları incelemek için bir işçi göndermek, feci kayıplara neden olabilir. Artan bu korku ile birlikte sektördeki drone’lara olan ihtiyaç da arttı. İHA’lar, trenler gibi eşdeğer bir alanı kullanmaz ve denetim faaliyetleri boyunca hayati operasyonların üzerinde kalır. Bu şekilde kuruluşlar, işçi güvenliğinden ödün vermek zorunda kalmadan demiryolu altyapısını dikkatli ve hassas bir şekilde denetleyebilir.
● Zaman Kazandıran Drone denetimlerinin en belirgin ama en önemli avantajlarından biri, demiryolları üzerinden uçabilmeleri ve kuruluşların toplam zamandan tasarruf etmelerini sağlamasıdır. Demiryolu firmaları, sahadaki İHA’lar daha yüksek irtifalara ölçeklendikçe birden fazla demiryolundan veri toplayarak aynı anda 3-4 yolu görselleştirebildiğinden zamandan tasarruf edebilir. Drone Teknolojisi ve Makine Öğrenimi ayrıca herhangi bir insan yardımına ihtiyaç duymadan görevi bağımsız olarak gerçekleştirmelerini sağlar. Veri toplama, dronlarla akıllı, anında, verimli ve tekrarlanabilir hale gelir.
● Yüksek Çözünürlüklü Veriler – Yüksek çözünürlüklü kameralara sahip DJI Matrice ve Mavic 3 Enterprise serisi dronlar, demiryolları için çok önemli verileri anında sağlayabilir. Drone verileri elde edildikten sonra, değişiklik algılama teknikleri ve hatta Yapay Zeka kullanılarak demiryolu altyapısındaki kusurları belirlemek için gelişmiş yazılımlar aracılığıyla işlenebilir.
● Güvenilir – Drone Teknolojisinin şüphesiz ayrıntılı bilgi sağladığı göz önüne alındığında, demiryolu endüstrisi büyük ölçüde onun çıktısına güveniyor. Herhangi bir şüphe durumunda, verilerin orijinalliği düzenli olarak ortomozaik kullanılarak doğrulanabilir. Drone verileri, neredeyse her sektörün en güvenilir bilgi kaynağı haline geldi ve aktif karar vermeyi mümkün kılıyor.
Bağımsız Arazi
HAVADAN MUAYENE
Drone’lar açık havada uçtuğu için sektörde İHA operatörlerinin karşılaştığı herhangi bir engel bulunmuyor . Dağlık bir bölgede, nehirlerde veya köprülerin üzerinde çalışırken ekstra çaba ve güvenlik önlemleri alınmalıdır. Bu sektördeki dronlar araziden bağımsızdır. Ancak, araziye bağlı düzenlemelerin arazi ile sınırlı olduğu ve topografyaya bağlı olarak ek çaba ve yönetim gerektirdiği unutulmamalıdır.
● Engellerin Tespiti – Bir ortomoz üzerine bir arazi sınırı konulabileceğinden, demiryolu firmaları arazi edinimi endişelerini veya mevcut inşaat projeleriyle herhangi bir çarpışmayı fark edebilir. Drone incelemeleri sırasında çevre hakkında değerli bilgiler toplanır ve tespit edilen herhangi bir girişim zamanında çözülebilir.
Ayrıca Bakınız: Yenilenebilir Enerji Sektöründe Drone Kullanımı
Önceki