Geri Dön

Arkeolojik alanlarda yapay zekâ destekli envanter takip yazılımı: ARKHESTOR

Artificial intelligence supported inventory tracking software for archaeological sites: ARKHESTOR

PDF İndir

  1. Tez No: 901818
  2. Yazar: CAN YASTIOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERSAN OKATAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayar yazılım dilleri, Bilgisayar yazılımları, Klasik arkeoloji, Computer software languages, Computer softwares, Classical archeology
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, arkeolojik buluntuların dijital olarak kayıt altına alınması, sınıflandırılması, analiz edilmesi ve raporlanması için bir yazılım sistemi geliştirilmiştir. Sistem, arkeolojik kazı alanlarında buluntuların kaydedilmesi, depolanması, tasnif edilmesi, raporlanması ve akademik çalışmalar için analiz edilmesi süreçlerini verimli hale getirmeyi amaçlamaktadır. Yazılımın geliştirilmesi sürecinde; ön yüz geliştirme (frontend) için Vuejs, arka yüz (backend) için Laravel, veri tabanı olarak MySQL kullanılmıştır. Ayrıca benzer buluntuların tespiti için Python dili ve OpenCv, TensorFlow gibi kütüphanelerle makine öğrenmesi ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak, Cosine Similarity benzerlik fonksiyonu ve EfficientNetB0 modeli seçilmiştir. Bu modelin, buluntuların özelliklerini çıkarma ve veritabanına kaydetme sürecinde yüksek doğruluk sağladığı gözlemlenmiştir. Cosine Similarity yöntemiyle yapılan analizlerde %92 doğruluk oranı elde edilmiştir. Bunun yanında geliştirilen yazılım, QR kod ve barkod teknolojileriyle buluntuların kaydını ve takibini kolaylaştırmaktadır. Sonuç olarak, geliştirilen yazılımın arkeologlara ve araştırmacılara kazı alanında buluntuların kayıt altına alınmasından, tasniflemeye ve raporlamaya kadar birçok alanda zaman kazandıracağı ve bilimsel analizleri hızlandıracağı düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

The objective of this thesis was to develop a software system for the digital recording, classification, analysis, and reporting of archaeological findings. The system's objective is to facilitate the optimization of processes associated with the recording, storage, classification, reporting, and analysis of findings from archaeological excavation sites for academic research. In the course of developing the software, Vue.js was utilized for front-end development, Laravel for back-end development, and MySQL as the database. Furthermore, for the identification of analogous findings, machine learning and image processing techniques were employed using Python and libraries such as OpenCV and TensorFlow, with the Cosine Similarity function and the EfficientNetB0 model being selected. It was observed that this model provided high accuracy in the process of feature extraction and database recording of the findings. Analyses conducted using the Cosine Similarity method achieved a 92% accuracy rate. Furthermore, the developed software facilitates the recording and tracking of findings through the use of QR code and barcode technologies. In conclusion, the developed software saves time for archaeologists and researchers in various areas, from the recording of findings in excavation sites to classification and reporting, thereby accelerating scientific analyses.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1016220

    Şanlıurfa'daki neolitik dönem'e ait eserlerin yapay zekâ destekli dijital illüstrasyon uygulamaları

    Artificial intelligence-supported digital illustration practices based on neolithic period artifacts from Şanliurfa

    İSMAİL ŞEYHANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Güzel SanatlarGaziantep Üniversitesi

    Sanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM BOZHÜYÜK

  2. Tez No

    917998

    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

    İngilizce

    2024

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAİDE DURAN

  3. Tez No

    922000

    3D modeling in archaeology Reşitköy Dam excavations

    Arkeolojide 3 boyutlu modelleme Reşitköy Barajı kurtarma kazıları

    KALİN TOK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Arkeolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ekoloji ve Evrim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN

  4. Tez No

    873180

    Tarihi pigmentlerin yapay zeka ile tespiti

    Detection of historical pigments with artificial intelligence

    BENGİN BİLİCİ GENÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ArkeolojiAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Kültür Varlıklarını Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKİR ESKİCİ

    DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI

  5. Tez No

    810499

    Derin öğrenme tabanlı yöntemler ile GPR görüntülerinde obje tespiti

    Object detection in GPR images with deep learning based methods

    ORHAN APAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURGAY İŞSEVEN

Geri Dön