Soyulma deneyi verilerinin görüntü işleme ile analizi ve yapay zekâ tabanlı tahmin modelleri
Analysis of stripping test data using image processing and artificial intelligence-based prediction models
- Tez No: 998603
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR AKGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Esnek üst yapı, Hücresel yapay sinir ağları, Sayısal görüntü işleme, Flexible pavement, Cellular artificial neural networks, Digital image processing
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, karayolu üstyapılarında kullanılan agregaların bitüm tutunma özelliklerinin değerlendirilmesinde, geleneksel soyulma deneylerine alternatif olarak görüntü işleme ve yapay zekâ tabanlı bir yöntem önermektedir. Geliştirilen üç aşamalı yaklaşım, laboratuvar verilerinin görüntü işleme ile nesnel değerlendirilmesi, agrega–arka plan ayrımında yapay sinir ağı (YSA) ve U-Net modellerinin karşılaştırılması ve agrega içinde bitüm–soyulma segmentasyonunun yazılım arayüzüyle gerçekleştirilmesi adımlarını kapsamaktadır. Sonuçlar, YSA modelinin tüm testlerde U-Net'e kıyasla daha yüksek doğruluk (%95,7) ve genellenebilirlik sunduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, yöntemin süperpiksel çözünürlüğü ve parametre değişimlerine karşı kararlı olduğu, manuel düzeltme gereksiniminin ise sınırlı kaldığı belirlenmiştir. Geliştirilen arayüz sayesinde, soyulma oranı analizi hızlı, tekrarlanabilir ve kullanıcıdan bağımsız biçimde gerçekleştirilebilmektedir. Elde edilen bulgular, görüntü işleme ve yapay zekâ tabanlı yaklaşımların soyulma davranışının değerlendirilmesinde güvenilir ve pratik bir alternatif sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study proposes an image processing and artificial intelligence-based approach as an alternative to conventional stripping tests for evaluating the bitumen adhesion properties of aggregates used in highway pavements. The developed three-stage methodology includes objective evaluation of laboratory images through image processing, comparison of Artificial Neural Network (ANN) and U-Net models for aggregate–background segmentation, and bitumen–stripping segmentation within aggregates using a dedicated software interface. The results revealed that the ANN model achieved higher accuracy (95,7%) and generalization capability than the U-Net model across all test scenarios. Moreover, the proposed method demonstrated stability against changes in superpixel resolution and parameter adjustments, while requiring minimal manual correction. The developed interface enables fast, repeatable, and user-independent analysis of stripping ratios. Overall, the findings indicate that image processing and AI-based approaches provide a reliable and practical alternative for evaluating stripping behavior in asphalt mixtures.
Benzer Tezler
- Çeviri dersinde yapılaşma (uygulama sorunları-yöntem önerileri)
Strukturierung im übersetzungsunterricht (probleme der praxis-vorschlage zur methodik)
A. TURGAY KURULTAY
Doktora
Türkçe
1989
Eğitim ve Öğretimİstanbul ÜniversitesiAlman Dili ve Edebiyatı Bilim Dalı
PROF.DR. ŞARA SAYIN
- Sathi kaplamaların performansına etki eden parametrelerin incelenmesi ve performans modeli geliştirilmesi
Determination of parameters affecting seal coat performance and development a performance model
CAHİT GÜRER
Doktora
Türkçe
2010
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KARAŞAHİN
- Organik esaslı kolemanit bileşiğinin bitüm ve bitümlü karışımların performans özellikleri üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of organic based colemanite compound on the performance properties of bitumen and bituminous mixtures
AYŞEGÜL ÖZSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ ARSLAN
- Evaluation of reynolds stresses in sediment flushing in an open channel flow
Açık kanaldaki reynolds gerilmelerinin sediment yıkama işlemi sırasında değerlendirilmesi
ERDEM ÇELENK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEVKET ÇOKGÖR
- Meme ve kolorektal kanser tanılı hastalarda kapesitabin tedavisine bağlı gelişen el-ayak sendromunun önlenmesinde lokal kına uygulamasının etkinliğinin incelenmesi
Evaluation of the effectiveness of the local henna application in patients with breast and colorectal cancer in the prevention of the hand-foot syndrome caused by the capecitabine therapy
EMEL EMİNE ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Hemşirelikİstanbul Üniversitesiİç Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLBEYAZ CAN