Arkeolojik alanlarda yapay zekâ destekli envanter takip yazılımı: ARKHESTOR
Artificial intelligence supported inventory tracking software for archaeological sites: ARKHESTOR
- Tez No: 901818
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERSAN OKATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
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
- Tarihi pigmentlerin yapay zeka ile tespiti
Detection of historical pigments with artificial intelligence
BENGİN BİLİCİ GENÇ
Doktora
Türkçe
2024
ArkeolojiAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiKültür Varlıklarını Koruma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR ESKİCİ
DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI
- Derin öğrenme tabanlı yöntemler ile GPR görüntülerinde obje tespiti
Object detection in GPR images with deep learning based methods
ORHAN APAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY İŞSEVEN
- Benek gürültüsü gidermeye dayalı veri artırma ile derin ağlarda radar hedef sınıflandırma
Despeckling based data augmentation approach in deep learning based radar target classification
ŞAKİR HÜDAİ MERT CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Antik yerleşim alanlarında uygulanan jeoarkeolojik ve yeni arkeojeofizik teknikler: Psidia Antiocheia örneği
Geoarcheological and new archaeogeopyhsical methods applied at ancient settlements : Psidia Antiocheia example
CEMİLE ÖZTÜRK AKCA
Doktora
Türkçe
2011
ArkeometriSüleyman Demirel ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUZULİ YAĞMURLU
PROF. DR. ZAFER AKÇIĞ
- Arkeolojik aramalarda manyetik modelleme ve veri işlem yorumlaması
Magnetic modelling and the interpretation of data process in archaeological investigations
NURAY ALPASLAN
Doktora
Türkçe
2011
Jeofizik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BARIŞ