Detection of Facade Elements and Age Estimation in Historical Buildings Using Deep Learning Methods: The Examples of the 2.TBMM, Grand Post Office Building and Ankara Palace


Creative Commons License

İbrahimgil A., Alihan N.

6th International Symposium on Innovations in Scientific Areas, Ankara, Türkiye, 7 - 08 Temmuz 2024, cilt.18, sa.1, ss.69-73, (Tam Metin Bildiri)

Özet

Bu araştırma günümüzde gelişen teknoloji ile mimarlık alanında farklı yöntemlerin kullanılabildiğini ifade eden bir tespit yöntemini araştırmaktadır. Bu bağlamda günümüzdeki önemli teknolojik gelişmelerden biri olan derin öğrenme algoritmaları mimarlık için oldukça nitelikli çözümler barındırmaktadır. Araştırma, tarihi mimariyi korumak ve çevremize mimari bir bilinç kazandırabilmek adına farklı yöntemler geliştirmeyi hedeflemektedir. Son yıllarda derin öğrenmenin gelişmesiyle birlikte, bir makinenin yapılı çevrenin farklı yönlerini tahmin edebildiği kanıtlanmıştır. Teknolojik gelişimlerden yararlanarak çevremizdeki mimari değerleri korumak ve bilgi edinmek için derin öğrenme yöntemi kullanmak, bir dijital veri havuzu oluşturmak ve çevremizde kaybolmaya yüz tutmuş yapıların değerlerini ortaya çıkarmak araştırmanın temel amacıdır. Araştırma derin öğrenme teknolojilerinden yararlanarak belirlenmiş olan 3 adet tarihi yapıyı analiz etmiş ve yapıların mimari elemanlarını tespit ederek belgelemeye çalışmıştır. Araştırmanın sonucunda yapıların cephe elemanları ve mimari elemanları belgelenmiş ve stilleri analiz edilerek bu doğrultuda dönem analizi yapılmış ve yapıların yaş tahmini yapılmıştır. Araştırma algoritmaları kullanarak tarihi binaların yaş ve stil tespitini başarı ile algılamış ancak belirli noktalarda tanımsız tespitler yapmıştır. Sonuç kısmında araştırmanın verileri tartışılarak yöntemin mimari bağlamda önemi tartışılmış ve sınırlılıklarına değinilmiştir.