Endüstriyel mimari mirasın dijital dokümantasyonu için derin öğrenme tabanlı bir model önerisi
A deep learning-based model proposal for digital documentation of industrial architectural heritage
- Tez No: 940849
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AMMAR İBRAHİMGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mimari mirasın teftişi ve dokümantasyonu ve bu belgelerin saklanması günümüzde çoğunlukla geleneksel yollarla yapılmaktadır. Bu geleneksel yöntemler doğruluk oranı yüksek olmasına karşın belgeleme ve koruma sürecinde zaman kayıplarının yaşanmasına ve dolaylı olarak da mali kayıplara yol açabilmektedir. Buna karşın son yıllarda giderek artan koruma ihtiyacının karşılanabilmesi için bu alanda yapılacak her türlü çağdaş teknolojiye ihtiyaç giderek artmaktadır. Yapay zekâ, derin öğrenme ve bilgisayarlı görüş teknikleri son yıllarda büyük bir ivme kazanmıştır. Ancak bu teknolojilerin mimarlık alanında uygulamaları hala sınırlıdır. Tarihi yapıların ve anıtların tanımlanması ve belgelenmesi için akademik çevrelerde çalışmalar yapılmasına karşın endüstriyel mimari mirasın tespiti ve belgelenmesi için yapılan çalışmalar bu gelişmelerin gerisinde kalmaktadır. Bu çalışma ile endüstriyel mimari mirasın ve mimari mirasın dokümantasyonunda yapay zekâ algoritmalarının özellikle de derin öğrenme ve nesne algılama tekniklerinin potansiyelini araştırılmıştır. Endüstriyel miras kapsamında belirlenen Gazi Üniversitesi Merkez Yerleşkesi Teknoloji Fakültesi laboratuvarlarında gerçekleştirilen bu çalışma ile bu çağdaş teknolojilerin mimari mirasın korunması çalışmalarına ne ölçüde katkı sağlayabileceği tartışılmıştır. Yapıdan elde edilen görsel ve teknik veriler yardımıyla üretilen bir nesne algılama modeli ve bu modele entegre olarak çalışan raporlama sistemi, yapının iç mekânında bulunan mimari unsurları ve bozulmaların tespit edilmesi ve raporunun otomatik olarak oluşturulması amacıyla kullanılmıştır. Geliştirilen model birçok görsel kullanılarak teste tabi tutulmuş ve sonuçlar bu yöntemin kullanım olanaklarının tartışılmasında kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Inspection and documentation of architectural heritage and preservation of these documents are mostly done by traditional methods today. Although these traditional methods have a high accuracy rate, they can cause loss of time in the documentation and protection process and indirectly lead to financial losses. On the other hand, in order to meet the increasing need for protection in recent years, the need for all kinds of contemporary technologies in this field is increasing. Artificial intelligence, deep learning and computer vision techniques have gained great momentum in recent years. However, the applications of these technologies in the field of architecture are still limited. Although studies are carried out in academic circles for the identification and documentation of historical structures and monuments, studies carried out for the identification and documentation of industrial architectural heritage lag behind these developments. This study investigates the potential of artificial intelligence algorithms, especially deep learning and object detection techniques, in the documentation of industrial architectural heritage and architectural heritage. This study, which was carried out in the laboratories of the Technology Faculty of Gazi University Central Campus, determined within the scope of industrial heritage, discussed the extent to which these contemporary technologies can contribute to the conservation of architectural heritage. An object detection model produced with the help of visual and technical data obtained from the structure and a reporting system integrated with this model were used to detect architectural elements and deteriorations in the interior of the structure and to automatically generate a report. The developed model was tested using many images and the results were used to discuss the possibilities of using this method.
Benzer Tezler
- Üniversite ile ilgili kanun ve yönetmeliğin bilgisayara aktarılması
Başlık çevirisi yok
NAFİYE MESTANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ MANAS
- Akaryakıtla çalışan endüstriyel tav fırınlarında yanma, sıcaklık ve basıncın optimum kontrolu
Optimum control of combustion temperature and pressure in industrial tempering furnaces working with fuel-oil
MEHMET EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ERCAN
- Zymomonas mobilis NRRL B-14023 bakterisi ile şeker pancarı melası ve kuru üzümden etanol üretimi
Başlık çevirisi yok
ÜLKÜ BAŞER
- Endüstrileşmiş yapım sistemlerinin Türkiye'ye uyumu ve gelişme koşulları
The Appropriation and development conditions of industrialized building systems in Turkey
FİKRİ KOLENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REŞAT ÖNGEN
- Havuçların haşlanmasında difüzyonun modellenmesi
Başlık çevirisi yok
FİGEN KAYMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUZAN KINCAL
- Xanthomonas campestris NRRLB-1459 ile xanthan sakızı üretimi ve çeşitli azot ve karbon kaynaklarının verime etkisinin saptanması
Başlık çevirisi yok
SEVİNÇ KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
MikrobiyolojiEge ÜniversitesiTemel ve Endüstriyel Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜCAHİT DİZBAY