Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/7497
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTuğlular, Tuğkan
dc.contributor.advisorBaştanlar, Yalın
dc.contributor.authorİmamoğlu, Zeynep-
dc.date.accessioned2019-12-17T13:42:25Z
dc.date.available2019-12-17T13:42:25Z
dc.date.issued2019-06en_US
dc.identifier.citationİmamoğlu, Z. (2019). Container damage detection and classification using container images. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkeyen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/7497
dc.descriptionThesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2019en_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves: 48-51)en_US
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.description.abstractIn the logistics sector, digital transformation is of great importance in terms of competition. In the present case, container warehouse entry / exit operations are carried out manually by the logistics personnel including container damage detection. During container warehouse entry / exit process, the process of detecting damaged containers is carried out by the personnel and several minutes are required to upload to the system. The aim of this thesis is to automate detection of damaged containers. This way, the mistakes made by the personnel in this stage will be eliminated and the process will be accelerated. In this thesis, we propose a machine learning method which detects damaged containers using the container images to perform statistical damaged / undamaged estimation. We modeled the problem as a binary classification problem, which considers a container as damaged or undamaged. The result obtained from the undertaken studies shows that there is no single best method for visual classification. It is shown how the dataset was created and how the parameters used in the layered structure impact the most suitable model could be created for this study.en_US
dc.description.abstractLojistik sektöründe, dijital dönüşüm rekabet açısından büyük önem taşımaktadır. Mevcut durumda konteyner depo giriş / çıkış işlemleri sırasında konteyner hasar tespiti lojistik personeli tarafından elle yürütülen bir süreçlerdir. Konteyner depo giriş / çıkış işlemi sırasında, hasarlı konteynerleri tespit etme işlemi lojistik personeli tarafından gerçekleştirilir ve sisteme yüklenmesi için zaman gereklidir. Bu tezin amacı hasarlı konteynerlerin tespitinin otomatik hale getirilmesidir. Bu sayede lojistik personelinin bu aşamada yaptığı hatalar ortadan kalkacak ve süreç hızlandırılacaktır. Bu tez çalışmasında, istatistiksel hasarlı / hasarsız tahmini yapmak için konteyner görüntülerini kullanarak hasarlı konteynerleri tespit eden bir makine öğrenme yöntemi önermekteyiz. Farklı yöntemler kullanarak tahminleme için en uygun yaklaşımı oluşturup hasarlı veya hasarsız olarak kabul edilen ikili bir sınıflandırma problem olarak modelledik. Yapılan çalışmalardan elde edilen sonuç, görsel sınıflandırma için tek bir en iyi yöntem olmadığını göstermektedir. Veri setinin nasıl oluşturulduğu ve katmanlı yapılarda kullanılan parametrelerin bu çalışma için en uygun modeli nasıl etkilediği gösterilmiştir.en_US
dc.format.extentx, 51 leavesen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIzmir Institute of Technologyen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectLogistics sectoren_US
dc.subjectAutomate detectionen_US
dc.subjectMachine learning methodsen_US
dc.subjectDeep learningen_US
dc.subjectCNN modelen_US
dc.titleContainer damage detection and classification using container imagesen_US
dc.title.alternativeKonteyner görüntülerini kullanarak hasar tespiti ve sınıflandırmasıen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.institutionauthorİmamoğlu, Zeynep-
dc.departmentThesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Computer Engineeringen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
item.openairetypeMaster Thesis-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1en-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T002060.pdfMasterThesis1.38 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

366
checked on Mar 25, 2024

Download(s)

2,014
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.