Yapay zeka tabanlı tarihi yapıları tespit eden android uygulama
Determining artificial intelligence based historical buildings android app
- Tez No: 811264
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF YELĞİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Son yıllarda yapay zeka ve mobil teknoloji alanındaki gelişmeler, araştırmacılar arasında büyük ilgi görmektedir. Derin öğrenme modelleri arasında, özellikle görüntü işleme alanında, konvolüsyonel sinir ağı (CNN) sıklıkla insanlar ve araçlar gibi önemli nesneleri diğer nesnelerden ayırmak için kullanılmaktadır. Tarihi yapılar, şehirlerin önemli kültürel mirası olarak görülmektedir ve bu yapıları, ayrıntılı özellikleriyle birlikte tanımak, bireylere bir şehrin tarihiyle ilgili doğrudan bir bilgi sağlayabilir. Bununla birlikte, bu tarihi yapılara ilişkin yaygın bir bilgi eksikliği durumu mevcuttur. Bu eksiklik, mobil ve derin öğrenme teknolojilerinin entegrasyonu ile giderilebilir. Bu araştırmanın odak noktası, tarihi yapıları tanımak için uçtan uca bir mobil sistem oluşturmaktır. Bu araştırmada derin öğrenme teknikleri, Türkiye'nin İstanbul şehrinde beş tarihi yapının tanınması için ResNet 152 DL mimarilerinin eğitilmesinde kullanılmıştır. Bir veri seti oluşturmak için tarihi yapıların 1200 fotoğrafı görüntü barındırma sağlayıcılarından toplanmıştır. Elde edilen prototip, bu yapıları fotoğraflardan anında tanıyabilir, tarihi verilere ve rota planlamasına anında erişim sağlayabilir. Deney bulguları, Resnet 152 mimarisinin etkili olduğunu, veri setinde %95,51 doğruluk skoruyla çalıştığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, developments in artificial intelligence and mobile technology have attracted great interest among researchers. Among deep learning models, especially in image processing, the convolutional neural network (CNN) is often used to distinguish important objects such as people and vehicles from other objects. Historical buildings are seen as important cultural heritage of cities, and knowing these structures together with their detailed features can provide individuals with a direct knowledge of the history of a city. However, there is a widespread lack of information regarding these historical structures. This shortcoming can be overcome by the integration of mobile and deep learning technologies. This research focuses on creating an end-to-end mobile system for recognizing historical structures. This research used deep learning techniques to train ResNet 152 DL architectures to recognize five historical buildings in Istanbul, Turkey. 1200 photos of historical buildings were collected from image hosting providers to create a dataset. The resulting prototype can instantly recognize these structures from photographs and provide instant access to historical data and route planning. Experimental findings show that the Resnet 152 architecture is effective and works with an accuracy score of 95.51% in the data set.
Benzer Tezler
- Enhancing UCAV operations with AI-driven point cloud semantic segmentation for precision gimbal targeting in defense industry
Savunma sanayiinde hassas gimbal hedefleme için yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik segmentasyon yaklaşımlarıyla S/İHA operasyonlarının iyileştirilmesi
SALİH BOZKURT
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Performance of historical bridge subjected to theblast loads
Patlama yüklerıne maruz kalan tarıhı köprününperformansı
AMIN BAGHERZADEH AZAR
Doktora
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SARI
- Hasarlı rölyef ve mozaik resimlerinin çekişmeli üretici ağ kullanılarak tamamlanması
Damaged relief and mosaic image inpainting using generative adversarial network
MEHMET KIVILCIM KELEŞ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU
- Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease
Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
İNANÇ MORAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR