Geri Dön

Tarihi yığma yapıların derin öğrenme ile otomatik hasar tespiti

Automatic damage detection in historical masonry structures

PDF İndir

  1. Tez No: 801272
  2. Yazar: TUĞBA ABDİOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL HACIEFENDİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Tarihi yığma yapıların yüzeylerinde meydana gelen hasarları incelemek zahmetli, maliyetli ve zaman alıcıdır. Bu çalışmada, bu sorunların üstesinden gelebilmek amacıyla tarihi yığma yapılarda meydana gelen çatlakları tespit etmek için derin öğrenme tabanlı ResNet-50, VVG-16, VGG-19, Xception ve Inception-V3 önceden eğitilmiş modeller kullanılarak otomatik hasar tespiti önerilmiştir. Bunun yanı sıra tarihi yığma yapılarda çatlakların yerini tespit etmek amacıyla derin öğrenme tekniklerini görüntü tabanlı veriler üzerinde daha açıklanabilir düzeye getirmek için sınıf aktivasyon haritası yaklaşımı (Grad- CAM, Grad-CAM++, Score-CAM) kullanılmıştır. Önceden eğitilmiş hazır modellerin eğitilmesinde Gümüşhane kent merkezine yaklaşık 82 kilometre uzaklıkta, Yağmurdere Bucağı Dumanlı Köyü sınırlarında yer alan ve tarihi yapı olarak koruma altına alınan Santa Harabeleri'nden elde edilen 502 çatlak ve 502 çatlak içermeyen görüntüler kullanılmıştır. Önerilen derin öğrenme mimarilerinden ResNet-50 modeli ve tüm görselleştirme stratejilerinin, çatlak bölgelerinin lokalize edilmesi açısından en iyi performansı gösterdiği anlaşılmıştır. Sonuç olarak, önerilen yöntem tarihi yığma yapılarının hasar tespiti için hızlı, verimli ve güvenilir bir yöntemdir ve bu yöntemlerin otomatik olarak uygulanması mümkündür. Bu, tarihi yığma yapılarının korunması ve gelecekte de kullanılabilir hale getirilmesine yardımcı olacaktır.

Özet (Çeviri)

Examining the damages on the surfaces of historical masonry structures is laborious, costly and time consuming. In this study, automatic damage detection is proposed using deep learning based ResNet-50, VVG-16, VGG-19, Xception and Inception-V3 pretrained models to detect cracks in historical masonry structures in order to overcome these problems. In addition, class activation map approach (Grad-CAM, Grad-CAM++, Score-CAM) was used to make deep learning techniques more explainable on image-based data in order to detect the location of cracks in historical masonry structures. In the training of pre-trained ready-made models, 502 cracked and 502 crack-free images obtained from the Santa Ruins, which is located in the Dumanlı Village of Yağmurdere Sub-district, approximately 82 kilometers away from Gümüşhane city center, and which is under protection as a historical structure, were used. Among the proposed deep learning architectures, the ResNet-50 model and all visualization strategies were found to have the best performance in terms of localizing crack regions. As a result, the proposed method is a fast, efficient and reliable method for damage detection of historical masonry structures and it is possible to apply these methods automatically. This will help preserve historic masonry structures and make them usable in the future.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    885080

    Kültürel mirasın dijital dokümantasyonunda derin öğrenme mimarilerinin kullanımı

    Use of deep learning architectures in the digital documentation of cultural heritage

    BAHADIR KULAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA BAKIRMAN

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  2. Tez No

    409728

    Büyük ölçekli kesme kutusu deneyleri ile zemin yapı etkileşimi parametrelerinin belirlenmesi

    Determining soil-structure interaction parameters with large scale direct shear test

    ALİ COŞANDAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET MUHİT BERİLGEN

  3. Tez No

    322852

    Seismic behaviour of historical stone masonry multi-leaf walls

    Çok tabakalı tarihi taş yığma duvarların deprem yükleri altında davranışı

    CEM DEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER İLKİ

  4. Tez No

    537854

    Building response to ground movements induced by tunnelling and excavation

    Tünel ve şaft kazılarından kaynaklanan zemin hareketleri karşısında binaların davranışı

    KORHAN DENİZ DALGIÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER İLKİ

  5. Tez No

    846836

    Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia

    Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi

    ABDURAHMAN HUSSEN YIMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU

Geri Dön