Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu

diplomski rad

• Naslov (engleski): Application of artificial intelligence to the system for detection, monitoring and evaluation of tram track degradation in public transport
• Autor: Šime Kožul
• Mentor: Siniša Fajt (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Fajt (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Đurek (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Horvat (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Sustavi za nadgledanje i održavanje tramvajskih trasa su skupi, komplicirani i dugotrajni, stoga trebaju modernizaciju. Ovaj rad donosi umjetnu inteligenciju kao sredstvo predviđanja degradacije. Za treniranje različitih modela strojnog učenja bilo je potrebno prikupiti senzorske podatke, analizirati ih i označiti kako bi se mogli okoristiti nadziranim učenjem. Podaci su prikupljeni s napravljenom aplikacijom i mobilnim uređajem koji ima inercijske senzore akcelerometar i žiroskop. Uz mogućnost GPS-a implementirani sustav može oslikati područja različite alarmantnosti degradacije, informacija koja bi mogla biti prijeko potrebna nadležnim tijelima za ekonomičniju raspodjelu resursa.

Sažetak (engleski)

Tram route monitoring and maintenance systems are expensive, complicated and time consuming, so they need modernization. This paper brings artificial intelligence as a means of predicting degradation. To train different models of machine learning, it was necessary to collect sensory data, analyze them and label them, so that they could benefit from supervised learning. An android application for gathering data was developed and installed on a mobile device that has inertial sensors accelerometer and gyroscope. With the utillization of GPS, the implemented system can map areas of different degradation levels, information that could be indispensable to the monitoring authorities for a more economical allocation of resources.

• Ključne riječi: Sustavi za nadgledanje i održavanje tramvajskih trasa; umjetna inteligencija; strojno učenje; senzori; android aplikacija
• Ključne riječi (engleski): Tram route monitoring; artifitial inteligence; machine learning; sensors; android application
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:924284
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-14 09:10:28