Yıl 2019, Cilt 11 , Sayı 1, Sayfalar 396 - 401 2019-01-31

Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı

Fecir Duran [1] , Mustafa Teke [2]


Bu 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 KNN (K Near Neigbours-K en yakın komşu) ve SVM (Support Vector Machine-Destek Vektör Makinası) tercih edilmiştir. KNN algoritmasının, destek vektör makina algoritmasına göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Sınıflandırıcı tek kartlı bilgisayar olarak bilinen Raspberry Pi3 üzerinde gerçek zamanlı olarak çalıştırılmaktadır. Tasarlanan kablosuz yol durum sensörü mevcut sensörlere göre düşük maliyetlidir ve yüksek başarıma sahiptir. 
Akıllı Ulaşım Sistemleri, Makine Öğrenmesi, Kablosuz Yol Durum Sensörü, Gömülü Sistem
  • Alonso, J., Lopez, J., Pavón, I., Recuero, M., Asensio, C., Arcas, G., & Bravo, A. (2014). On-board wet road surface identification using tyre/road noise and Support Vector Machines. Applied acoustics, 76, 407-415.
  • Andersson, A. K., & Chapman, L. (2011). The impact of climate change on winter road maintenance and traffic accidents in West Midlands, UK. Accident Analysis & Prevention, 43(1), 284-289.
  • Batista, G., & Silva, D. F. (2009). How k-nearest neighbor parameters affect its performance. Paper presented at the Argentine symposium on artificial intelligence.
  • Bhatia, N. (2010). Survey of nearest neighbor techniques. arXiv preprint arXiv:1007.0085.
  • Casselgren, J., Kutila, M., & Jokela, M. (2012). Slippery road detection by using different methods of polarised light. Advanced Microsystems for Automotive Applications 2012, 207-220.
  • Casselgren, J., Rosendahl, S., Sjödahl, M., & Jonsson, P. (2016). Road condition analysis using NIR illumination and compensating for surrounding light. Optics and lasers in engineering, 77, 175-182.
  • Civelek, Z., Gorel, G., Luy, M., Barısci, N., & Cam, E. Effects on Load-Frequency Control of a Solar Power System with a Two-Area Interconnected Thermal Power Plant and its Control with a New BFA Algorithm. Elektronika ir Elektrotechnika, 24(6), 3-10.
  • Cover, T., & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification. IEEE transactions on information theory, 13(1), 21-27.
  • Crevier, L.-P., & Delage, Y. (2001). METRo: A new model for road-condition forecasting in Canada. Journal of Applied Meteorology, 40(11), 2026-2037.
  • Gagnon, R., Groves, J., & Pearson, W. (2012). Remote ice detection equipment—RIDE. Cold Regions Science and Technology, 72, 7-16.
  • Gresham, I., Jain, N., Budka, T., Alexanian, A., Kinayman, N., Ziegner, B., . . . Staecker, P. (2001). A compact manufacturable 76-77-GHz radar module for commercial ACC applications. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 49(1), 44-58.
  • Guyon, I., Weston, J., Barnhill, S., & Vapnik, V. (2002). Gene selection for cancer classification using support vector machines. Machine learning, 46(1-3), 389-422.
  • Harvey, A. H., McLinden, M. O., & Tew, W. L. (2013). Thermodynamic analysis and experimental study of the effect of atmospheric pressure on the ice point. Paper presented at the AIP Conference Proceedings.
  • Jonsson, P. (2011). Remote sensor for winter road surface status detection. Paper presented at the Sensors, 2011 IEEE.
  • Jonsson, P., Casselgren, J., & Thörnberg, B. (2015). Road surface status classification using spectral analysis of NIR camera images. IEEE Sensors Journal, 15(3), 1641-1656.
  • Jovanovic, B. D. (1991). Subset selection in regression. AJ Miller, Chapman and Hall, London, 1990. No. of pages: x+ 229. Price:£ 25. Statistics in Medicine, 10(7), 1164-1165.
  • Kresse, W., & Danko, D. M. (2012). Springer handbook of geographic information: Springer Science & Business Media.
  • Kuehnle, A., & Burghout, W. (1998). Winter road condition recognition using video image classification. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board(1627), 29-33.
  • Lazarev, Y., Medres, C., Raty, J., & Bondarenko, A. (2017). Method of Assessment and Prediction of Temperature Conditions of Roadway Surfacing as a Factor of the Road Safety. Transportation Research Procedia, 20, 393-400.
  • Liu, H., & Zhang, S. (2012). Noisy data elimination using mutual k-nearest neighbor for classification mining. Journal of Systems and Software, 85(5), 1067-1074.
  • Marsland, S. (2011). Machine learning: an algorithmic perspective: Chapman and Hall/CRC.
  • Omer, R., & Fu, L. (2010). An automatic image recognition system for winter road surface condition classification. Paper presented at the Intelligent transportation systems (itsc), 2010 13th international ieee conference on.
  • Sass, B. H. (1997). A numerical forecasting system for the prediction of slippery roads. Journal of Applied Meteorology, 36(6), 801-817.
  • Vapnik, V.N., 1995, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer-Verlag, New York.
  • Viikari, V. V., Varpula, T., & Kantanen, M. (2009). Road-condition recognition using 24-GHz automotive radar. IEEE transactions on intelligent transportation systems, 10(4), 639-648.
  • Werthof, A., Siweris, H., Tischer, H., Liebl, W., Jaeger, G., & Grave, T. (2002). A 38/76 GHz automotive radar chip set fabricated by a low cost PHEMT technology. Paper presented at the Microwave Symposium Digest, 2002 IEEE MTT-S International.
  • Xu, G., Zong, Y., & Yang, Z. (2013). Applied data mining: CRC Press.
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik, Ortak Disiplinler
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Orcid: 0000-0001-7256-5471
Yazar: Fecir Duran (Sorumlu Yazar)
Kurum: GAZİ ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0002-7262-4918
Yazar: Mustafa Teke
Kurum: ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 31 Ocak 2019

Bibtex @araştırma makalesi { umagd510777, journal = {International Journal of Engineering Research and Development}, issn = {}, eissn = {1308-5514}, address = {Kırıkkale Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dekanlığı Kampüs 71450 Yahşihan/KIRIKKALE}, publisher = {Kırıkkale Üniversitesi}, year = {2019}, volume = {11}, pages = {396 - 401}, doi = {10.29137/umagd.510777}, title = {Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı}, key = {cite}, author = {Duran, Fecir and Teke, Mustafa} }
APA Duran, F , Teke, M . (2019). Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı. International Journal of Engineering Research and Development , 11 (1) , 396-401 . DOI: 10.29137/umagd.510777
MLA Duran, F , Teke, M . "Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı". International Journal of Engineering Research and Development 11 (2019 ): 396-401 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/umagd/issue/39915/510777>
Chicago Duran, F , Teke, M . "Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı". International Journal of Engineering Research and Development 11 (2019 ): 396-401
RIS TY - JOUR T1 - Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı AU - Fecir Duran , Mustafa Teke Y1 - 2019 PY - 2019 N1 - doi: 10.29137/umagd.510777 DO - 10.29137/umagd.510777 T2 - International Journal of Engineering Research and Development JF - Journal JO - JOR SP - 396 EP - 401 VL - 11 IS - 1 SN - -1308-5514 M3 - doi: 10.29137/umagd.510777 UR - https://doi.org/10.29137/umagd.510777 Y2 - 2019 ER -
EndNote %0 Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı %A Fecir Duran , Mustafa Teke %T Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı %D 2019 %J International Journal of Engineering Research and Development %P -1308-5514 %V 11 %N 1 %R doi: 10.29137/umagd.510777 %U 10.29137/umagd.510777
ISNAD Duran, Fecir , Teke, Mustafa . "Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı". International Journal of Engineering Research and Development 11 / 1 (Ocak 2019): 396-401 . https://doi.org/10.29137/umagd.510777
AMA Duran F , Teke M . Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı. IJERAD. 2019; 11(1): 396-401.
Vancouver Duran F , Teke M . Akıllı Yol Durum Sensörü Tasarımı. International Journal of Engineering Research and Development. 2019; 11(1): 401-396.