A conceptual model for image recognition based progress monitoring: retail construction and finishing works
Görüntü tanıma tabanlı ilerleme takibi için kavramsal bir model: perakende inşaat ve ince yapı işleri
- Tez No: 932053
- Danışmanlar: PROF. DR. BEGÜM SERTYEŞİLIŞIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Proje ve Yapım Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 256
Özet
İnşaat sektörü, küresel ekonomide çok önemli bir yer tutan ve çeşitli alt dallara ayrılan geniş bir alandır. Büyüklüğü ve ekonomik etkileriyle öne çıkan bu sektör, özellikle çok sayıda paydaşının bulunduğu karmaşık projeler içermesi nedeniyle verimsizlik problemleriyle sıkça karşılaşmaktadır. Sıkışan proje takvimleri, yetersiz kaynak planlaması ve eksik iletişim gibi faktörler, projelerin zamanında tamamlanmamasına ve maliyet aşımlarına yol açarak sektörün genel performansını olumsuz yönde etkilemektedir. İlerleme takibi, inşaat projelerinin ilerlemesinin izlenmesi ve değerlendirilmesi amacıyla uygulanan kritik bir faaliyet alanıdır. Geleneksel ilerleme takibi yöntemleri, çoğunlukla manuel veri toplama ve raporlama gibi yavaş, hata oranı yüksek ve zaman alıcı süreçleri içerir. Bu yaklaşımlar, projenin gerçek zamanlı durumunu anlamak ve önleyici kararlar almak için yetersiz kalabilmektedir. Buna karşın, dijitalleşme ve otomasyon teknolojilerinin kullanımıyla bu alandaki verimliliğin artırılması mümkün hale gelmektedir. Örneğin, yapay zeka ve nesne tanıma teknolojileri, sahadaki ilerlemenin doğrulukla takip edilmesine olanak tanırken, sensör tabanlı veri toplama sistemleri ve insansız hava aracı teknolojileri gibi yenilikçi yöntemler, saha verilerinin hızlı ve etkili bir şekilde elde edilmesini sağlamaktadır. Dijitalleşmenin bir diğer önemli katkısı, verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi ve raporlanmasıdır. Gerçek zamanlı veriler, karar alma süreçlerini hızlandırarak projelerin daha etkin bir şekilde yönetilmesini sağlar. Kaynak planlaması ve iş programına uyum açısından da dijitalleşme, projenin mevcut durumunu ve gelecekteki ihtiyaçlarını daha öngörülebilir bir şekilde değerlendirme imkanı sağlar. Bu tez, perakende inşaat projelerinde ve ince yapı işlerinde süreç izleme faaliyetlerinin otomatize edilmesine destek olabilecek kavramsal bir nesne tanıma modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda ilk olarak inşaat sektöründe süreç izleme alanında yapılmış çalışmalara odaklanan bir tarama gerçekleştirilerek bu alandaki boşluklar belirlenmiştir. Literatürde ilerleme takibi modellerine dair çeşitli çalışmalar yer almakla birlikte, bu modeller veri toplama yöntemleri, veri işleme teknikleri, odaklandıkları alanlar ve kullandıkları girdi kaynakları açısından farklılıklar göstermektedir. Veri toplama yöntemleri arasında fotoğraflar, video kayıtları, sabit ve hareketli sensörlerden alınan veriler ile ses kayıtları örnekler arasında yer almaktadır. Veri işleme süreçlerinde ise görüntü işleme, nokta bulutu işleme, BIM model işleme ve doğal dil işleme gibi teknolojiler kullanılmaktadır. Modellerin odaklandığı spesifik inşaat alanlara örnek olarak dış mekan, dış cephe işleri, iç mekan işleri, hafriyat işleri ve prefabrik üretim işleri gösterilebilir. Modele girdi kaynağı olarak alınan unsurlar ise inşaat malzemeleri, yapının 3D formu, makine ekipman hareketleri ve işçi sayısı ile hareketleri gibi çeşitli bileşenleri kapsamaktadır. Bununla birlikte, bu modellerin çoğu, genel inşaat projelerine odaklanırken, perakende inşaat projeleri gibi özel alanlarda çalışılmadığı gözlemlenmiştir. Perakende inşaat sektörü, hızlı teslimat süreçleri ve doğrudan tüketiciye etkisi nedeniyle çok önemli bir alanı temsil etmektedir. Bu sektörde, projelerin zamanında tamamlanması, hem işverenler hem de tüketiciler açısından büyük önem taşır. Perakende projelerinin gecikmesi, tüketici memnuniyetini azaltırken önemli gelir kayıplarına neden olabilmektedir. Dolayısıyla, bu sektöre yönelik dijital bir ilerleme takibi modelinin, projelerin hızlı, doğru ve etkili bir şekilde yönetilmesine büyük katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Bu alanda yapılan çalışmaların kısıtlılığı, bu tezin güncel ve önemli bir araştırma konusunu ele aldığını ortaya koymaktadır. Bu tez kapsamında geliştirilen kavramsal model, literatür taraması, anket çalışması ve birinci faz mülakat sonuçlarıyla desteklenerek geliştirilmiştir. Model geliştirildikten sonra ise gerçekleştirilen ikinci faz mülakat ile tezin performansını değerlendirmek üzere uzman görüşüne başvurulmuştur. Öncelikle, mevcut ilerleme takibi yöntemlerinin inşaat sektöründeki uygulanma biçimlerini, potansiyel veri toplama ve kullanım yöntemlerini belirlemek amacıyla bir anket çalışması yapılmıştır. Bu çalışma, katılımcılardan ilerleme takibi yöntemleri hakkında içgörüler elde etmek, inşaat projelerinde dijitalleşmenin potansiyel faydalarına yönelik algıları anlamak, sahada veri toplama yöntemleri ve kalitesine ilişkin değerlendirmeler almak, geliştirilecek modelin uygulanabilirliği ve arayüz gereksinimleri ile ilgili bilgiler toplamak üzere tasarlanmıştır. Anket çalışmasına, inşaat sektöründe en az 5 yıl deneyime sahip 62 katılımcı dahil edilmiştir. Çalışmanın sonuçları, sektör profesyonellerinin mevcut durum, dijitalleşmenin faydaları, veri toplama yöntemlerinin kalitesi ve model gereksinimleri konularında kapsamlı bir anlayış sunmuştur. Katılımcılar, geleneksel ilerleme takibi yöntemlerinin yoğun iş gücü gerektirdiğini, güvenilir bilgi sağlamada yetersiz kaldığını ve gerçek zamanlı izleme yeteneğinden yoksun olduğunu belirtmişlerdir. Öne çıkan sorunlar arasında yüksek iş gücü talebi, sahada tutarlı veri toplanamaması ve manuel yöntemlerin zaman kaybına yol açması dikkat çekmiştir. Bununla birlikte katılımcılar, dijitalleşmenin proje verimliliğini artıracağı, gerçek zamanlı veri erişimi sağlayacağı ve daha objektif karar alma süreçlerine olanak tanıyacağı konusunda hemfikirdir. Katılımcılar ayrıca, fotoğrafla veri toplama yönteminin kolay uygulanabilirliği sayesinde öne çıktığını ve pratik bir çözüm sunduğunu belirtmişlerdir. Fotoğraf tabanlı veri toplama yönteminin yanı sıra, iç mekan çalışmaları ve inşaat malzemelerinin girdi olarak kullanıldığı ilerleme takibi faaliyetlerinin daha verimli bulunduğu vurgulanmıştır. Bu veriler, dijitalleşmenin sektörel uygulanabilirliğini artıracak önemli ipuçları sunmaktadır. İlerleme takibi modeline yönelik beklentileri belirlemek amacıyla, perakende sektöründe en az 10 yıl tecrübeye sahip 7 katılımcıyla yarı yapılandırılmış mülakatlar gerçekleştirilmiştir. Bu mülakatlarda, dijital süreç izleme modelinden beklentiler, izlenecek faaliyetlerin belirlenmesi, inşaat aktiviteleri ile progress ve malzeme eşleştirmesinin yapılması amaçlanmıştır. Katılımcıların uzman görüşleri doğrultusunda, hem modelin tasarımı hem de geliştirme süreci için önemli bilgiler elde edilmiştir. Mülakat sonuçları, retail sektörüne özgü ilerleme takibi uygulamaları ve dijital bir modelden beklentiler konusunda temel ve derinlemesine veriler sağlamıştır. Katılımcılar, mevcut yöntemlerin genellikle manuel süreçlere dayandığını, fotoğraflar ve müteahhitlerle doğrudan iletişim gibi yöntemlerin yaygın olduğunu ifade etmişlerdir. Bununla birlikte, bu yöntemlerin düzenli raporlama eksikliği, veri doğruluğunun doğrulanması ihtiyacı ve zaman alıcı süreçler gibi sınırlamalar taşıdığı vurgulanmıştır. Gerçek zamanlı bilgilere hızlı erişimin iş akışlarının optimize edilmesi, kaynak planlamasının iyileştirilmesi ve paydaş beklentilerinin daha iyi yönetilmesi için kritik bir gereklilik olduğu belirtilmiştir. Perakende projelerinin hızlı temposu nedeniyle, daha sistematik, güvenilir ve dijitalleşmiş bir ilerleme takibi yapısına olan ihtiyaç güçlü bir şekilde vurgulanmıştır. Katılımcılar, fotoğraflar ve video kayıtlarının birincil veri kaynakları olarak kullanılabileceği bir sistemin dijitalleşme açısından uygulanabilir olduğunu ifade etmişlerdir. İleri teknolojilerin, özellikle yapay zeka ve 3D tarayıcıların, dijital sistemlerin doğruluğunu ve işlevselliğini artırma potansiyeli taşıdığı konusunda fikir birliği sağlanmıştır. Bununla birlikte, kalite kontrol süreçlerinin dijitalleştirilmesinin daha karmaşık olduğu ve hâlâ insan uzmanlığı gerektirebileceği belirtilmiştir. Katılımcılara ayrıca, bir perakende şantiyesinde izlenmesi gereken inşaat işleri, bu işlere karşılık gelen ilerleme yüzdeleri ve bu faaliyetlerin ilerleyişine dair bilgi sağlayabilecek nesneler hakkında sorular yöneltilmiştir. Mülakat katılımcılarının bu eşleştirmelerle ilgili ortak görüşleri doğrultusunda oluşturulan veri seti, modelin geliştirilmesinde kullanılmıştır. Model geliştirme aşamasında, perakende projelerindeki ilerlemenin otomatik olarak izlenmesi amacıyla YOLOv7 tabanlı bir nesne tanıma modeli eğitilmiş ve test edilmiştir. İlk model, 139 fotoğraftan oluşan sınırlı bir veri seti ile eğitilmiştir. Ancak, bu modelde düşük doğruluk oranları ve sınıf karışıklıkları gözlemlenmiştir. İkinci modelde, veri seti 656 fotoğrafa genişletilmiş ve özellikle test verilerinde %64.1 doğruluk oranına ([email protected]) ulaşılmıştır. Bu genişletme, sınıf tahmini doğruluğunu artırmış ve sınıflar arası karışıklığı azaltmıştır. Nihai modelde ise sahanın ilerleme durumunu belirlemede etkisi olmayan ancak performansı düşük olan sınıflar veri setinden çıkarılmış ve sınıflar birleştirilerek modelin genel doğruluğu ve genelleme kapasitesi artırılmıştır. Bu model, %77.1 ([email protected]) doğruluk oranına ulaşarak en iyi sonuçları vermiştir. Modelin entegrasyonu için masaüstü uygulama tasarlanmıştır. Bu uygulama, proje verilerinin kaydedilmesi, fotoğrafların işlenmesi ve ilerleme yüzdelerinin otomatik olarak hesaplanmasını kolaylaştırmak amacıyla geliştirilmiştir. Anket ve mülakat katılımcılarının görüşlerine göre şekillendirilen bu uygulama, nesne tanıma modelinden elde edilen malzeme etiketlerini, KPI hesaplamalarında kullanılan ilerleme yüzdesi bilgilerini ve kullanıcı arayüzünde sunulan görsel bilgileri içermektedir. Bu özellikler, kullanıcıların proje durumlarını takip etmelerine, fotoğraf raporlarını organize etmelerine ve performans göstergelerini analiz etmelerine olanak tanıyarak, perakende inşaat projelerine odaklı bir süreç izleme aracı oluşturmuştur. İkinci faz mülakatlar, geliştirilmiş modelin performansını test etmek ve değerlendirmek amacıyla, daha önceki katılımcılarla gerçekleştirilmiştir. Bu mülakatlar, modelin uygulamadaki başarısını değerlendirmek ve geliştirilmesi gereken alanları belirlemek için uzman görüşüne başvurmayı hedeflemiştir. Katılımcılara, uygulama çalışır halde bilgisayar ekranında gösterilmiş, ardından kullanıcı deneyimi, doğruluk oranı ve projelere olan katkıları hakkında sorular yöneltilmiştir. Ayrıca, modelin ve masaüstü uygulamanın iyileştirilebilecek yönleri tartışılmıştır. Uzmanlardan alınan geri bildirimler, modelin hedeflerine büyük ölçüde ulaştığını teyit etmekle birlikte, hem kullanım kolaylığını artırmak hem de sektördeki uygulanabilirliği güçlendirmek için değerli öneriler sağlamıştır. İkinci faz mülakat sonuçları, katılımcıların modelin performansını olumlu değerlendirdiğini ortaya koymuştur. Modelin, inşaat yönetiminde ilerleme takibi faaliyetlerini dijitalleştirerek manuel süreçlerden kaynaklanan hataları önemli ölçüde azalttığı ve çıktılarının net, anlaşılır, kullanıcı dostu olduğu belirtilmiştir. Zaman tasarrufu, iş gücü verimliliği ve bilgiye hızlı erişim gibi avantajlar, modelin güçlü yönleri olarak öne çıkmıştır. Fotoğrafların otomatik işlenmesi ve yapay zeka destekli analizlerin manuel görevleri büyük ölçüde ortadan kaldırması, katılımcılar tarafından özellikle vurgulanmıştır. Bununla birlikte, modelin gerçek zamanlı izleme, mobil uyumluluk ve geniş entegrasyon yetenekleri gibi alanlarda geliştirilebileceği ifade edilmiştir. Sektörel dirençlere ilişkin olarak, yüksek ekonomik maliyetler, altyapı eksiklikleri ve tutucu yaklaşımların dijitalleşme çabalarını sınırladığı belirtilmiş; küçük ve orta ölçekli işletmeler için politika desteği ve kullanıcı dostu teknolojilerin yaygınlaştırılması önerilmiştir. Bu tez çalışmasının, inşaat sektöründe ilerleme takibi alanında çalışan araştırmacılar için değerli bir kaynak oluşturması ve perakende inşaat projelerinde ilerleme takibi faaliyetlerini dijitalleştirmek isteyen profesyonellere (örneğin, proje yöneticileri, inşaat firmaları, teknoloji geliştiricileri) yol göstermesi beklenmektedir. Ayrıca, bu çalışmanın, inşaat sektöründe dijitalleşme ve otomasyon teknolojilerinin uygulanmasına yönelik daha kapsamlı araştırmalara temel teşkil ederek, sektördeki verimliliği artıracak yenilikçi çözümlerin geliştirilmesine katkıda bulunacağı öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
The construction sector plays an essential role worldwide and covers diverse areas of specialization. Despite its scale and economic impact, this sector frequently encounters inefficiency problems, particularly due to the complexity of projects involving numerous stakeholders. Factors such as compressed project schedules, inadequate resource planning, and poor communication often result in delays and cost overruns, adversely affecting the industry's collective effectiveness. Progress monitoring is a critical activity aimed at tracking and evaluating the advancement of construction projects. Traditional tracking progress frequently depends on hand-gathered data and reporting, that are slow, error-prone, and time-consuming processes. These approaches frequently fall short of providing real-time insights into project status, making it difficult to take proactive decisions. The use of digitalization and automation technologies, however, can significantly enhance efficiency in this area. Real-time data accelerate decision-making processes, enabling more effective project management. In terms of resource planning and schedule adherence, digitalization facilitates more precise evaluations of the current state and future necessities of the project. This thesis aims to create a conceptual object recognition model to support the automation of progress monitoring activities in retail construction projects and finishing works. In pursuit of this objective, a review of existing literature was performed to examine studies in the field of progress monitoring within the construction sector, identifying gaps in this area. Various studies on progress monitoring models exist in the literature, showcasing differences in data collection methods, data processing techniques, focus areas, and input sources. Examples of data collection methods include photographs, video recordings, data from fixed and mobile sensors, and audio recordings. Data processing methods involve technologies such as image processing, point cloud processing, BIM model analysis, and natural language processing. Specific construction areas targeted by these models include exterior works, facade operations, interior works, excavation tasks, and prefabricated production. Input sources utilized by these models encompass elements such as construction materials, the 3D form of structures, machinery movements, and workforce numbers and dynamics. Despite this diversity, most models focus on general construction projects, with limited attention to specialized fields such as retail construction projects. The retail construction sector represents a critical area due to its fast delivery timelines and direct impact on consumers. Timely completion of projects in this sector is of great importance for both employers and consumers. Delays in retail projects can reduce customer satisfaction and lead to significant revenue losses. Therefore, a digital progress monitoring model tailored for this sector is anticipated to greatly improve the administration of projects by enabling faster, more accurate, and efficient operations. The limited research in this domain highlights the relevance and significance of this thesis as it addresses a contemporary and important research topic. The conceptual model developed within this thesis was supported by a literature review, a questionnaire study, and the findings from first-phase interviews. Following the development of the model, expert opinions were gathered through second-phase interviews to assess the performance of the research. A questionnaire research was carried out to explore the current implementation of progress monitoring methods within the construction sector and to determine possible data collection and utilization approaches. This study aimed to gather insights from participants regarding progress monitoring methods, understand perceptions of the potential benefits of digitalization in construction projects, evaluate data collection methods and their quality on-site, and collect information on the feasibility and interface requirements of the suggested framework. The questionnaire included 62 participants, all of whom possessed a minimum of five years' experience in the construction sector. Questionnaire participants highlighted that traditional progress monitoring methods are labor-intensive, lack reliability in providing accurate information, and do not support real-time tracking capabilities. Key issues identified included high labor demands, inconsistent data collection on-site, and the time-consuming nature of manual methods. However, participants unanimously agreed that digitalization could enhance project efficiency, provide real-time data access, and facilitate more objective decision-making processes. Additionally, they emphasized the practicality and ease of implementation of photo-based data collection methods, describing them as an effective solution. Beyond photo-based methods, questionnaire participants noted that progress monitoring activities utilizing interior works and construction materials as inputs were found to be more efficient. To identify expectations for the progress monitoring model, semi-structured interviews were carried out with seven participants, each possessing a minimum of 10 years' expertise in the retail sector. These interviews aimed to gather insights into expectations for a digital progress monitoring model, define the activities to be tracked, and establish the relationship between construction activities, progress, and material matching. Participants noted that current methods often rely on manual processes, such as photographs and direct communication with contractors. However, they emphasized that these methods are limited by a lack of regular reporting, the need to verify data accuracy, and their time-consuming nature. Access to real-time information was highlighted as a critical requirement for optimizing workflows, improving resource planning, and better managing stakeholder expectations. Due to the fast-paced nature of retail projects, the need for a more systematic, reliable, and digitalized progress monitoring structure was strongly emphasized. Participants were also asked about the construction activities to be monitored on a retail site, the corresponding progress percentages for these activities, and the objects that could provide information about their progress. The dataset created based on the shared insights and consensus of the interview participants was utilized in the creation of the framework. During the model development phase, a YOLOv7-based object recognition model was trained and tested to automate progress monitoring in retail projects. A series of models were developed using datasets with varying numbers of photographs and label classes. The final version achieved the best performance, reaching an accuracy of 77.1% ([email protected]). The desktop application developed for the model's integration was designed. This application was created to facilitate the recording of project data, processing of photographs, and automatic calculation of progress percentages. Shaped by the insights gathered from questionnaire and interview participants, the application incorporates material labels obtained from the object recognition model, progress percentage data used in KPI (key performance indicator) calculations, and visual information presented in the user interface. The second-phase interviews were conducted with the same participants as the first phase to examine and assess the effectiveness of the developed model. These interviews aimed to evaluate the model's practical success and identify areas for improvement through expert feedback. During the interviews, the application was demonstrated in a functional state on a computer screen, and participants were asked questions regarding user experience, accuracy, and the model's contributions to project management. Additionally, potential improvements to the model and the desktop application were discussed. Findings from the second-phase interviews indicated that participants evaluated the model's performance positively. They noted that the model significantly reduced errors caused by manual processes by digitalizing progress monitoring activities in construction management, and its outputs were described as clear, comprehensible, and user-friendly. Key strengths of the model highlighted by participants included time savings, labor efficiency, and quick access to information. The automatic processing of photographs and AI (artificial intelligence) powered analyses, which largely eliminated manual tasks, were particularly emphasized. However, participants suggested that the model could be further developed in domains like real-time tracking, mobile compatibility, and broader integration capabilities. Regarding industry-level resistance, challenges such as high economic costs, infrastructure deficiencies, and conservative attitudes were identified as limiting factors for digitalization efforts. To address these issues, participants recommended policy support for small- and medium-sized enterprises and the widespread adoption of user-friendly technologies. This thesis is expected to act as a significant asset for researchers working in the field of progress monitoring within the construction industry and to provide guidance for professionals—including project administrators, construction firms, and technology developers—seeking to digitalize progress monitoring activities in retail construction projects. Furthermore, this study is anticipated to lay the groundwork for more comprehensive research on the adoption of digital technologies and automation technologies in the construction industry, contributing to the development of innovative solutions that enhance sector efficiency.
Benzer Tezler
- Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları
Expert systems and using them in transportation
A.BURAK GÖKTEPE
- Content-based multimedia information retrieval
İçeriğe-dayalı çoklu-ortam bilgi erişimi
EBRU ÇOLAKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESEN ÖZKARAHAN
- Sibertektonik mekan
Cybertectonic space
SERHAT KUT
Doktora
Türkçe
2013
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA AYDINLI
PROF. DR. ARZU ERDEM