Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EMRE EMIN KECHAGIA
Danışman: Abdussamet Arslan
Özet:
Günümüzde sıklıkla deprem ve seller gibi doğal afetlerde ne yazık ki birçok insan yaşamını yitirmektedir. Bunun nedeni, binaların yapımında mühendislik hizmetinin tam alınamaması, bakımsız kalitesiz malzemelerin kullanılması ve uygun olmayan zeminlere inşa edilmeleridir. Şehirlerde oluşan bu yapılaşma için hala etkili ve çabuk sonuç verebilen bilgisayar destekli bir çalışmaya rastlanılmamıştır Dolayısıyla böyle bir yöntemin geliştirilmesi biz insanların can güvenliği için önemlidir. Bunun yanı sıra son yıllarda bilgisayar teknolojilerinde özellikle yapay zekâ ve derin öğrenme alanlarında yaşanan hızlı gelişmeler klasik yöntemlerin yetersiz kaldığı durumlarda etkili bir şekilde kullanılmışlardır ve artmaya devam etmektedir. Yapılan bu çalışmada yapay zekâ tekniklerinden olan evrişimli sinir ağları ve görüntü sınıflandırmada sıkça kullanılan VGG16 mimarisi kullanılarak yapıların stabilitesi hakkında bilgi edinilmesi hedeflenmiştir. İncelenecek olan yapı görsel açıdan 15 farklı kategoride değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme esnasında yapının iç mekân (kolon, kiriş, döşeme-duvar birleşimleri) ve dış cephe görüntülerinden faydalanılmıştır. Çalışmada ikili sınıflandırma yöntemi ve python programlama dili kullanılmıştır. VGG-16 mimarisi ile eğitilen modeller en düşüğü %68,32 olmak üzere genellikle %90 oranında doğruluğa ulaşmıştır. Yapılan bu çalışmanın sonucunda etkili bir durum tespiti yönteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Böylelikle, hasar almış yapılar veya riskli durum tespit edilen yapılar deprem veya herhangi bir doğal afete maruz kalmadan erkenden tespit edilebilecektir.
Anahtar Kelimeler : Yapay zekâ, hızlı değerlendirme yöntemleri, evrişimli sinir ağları,
riskli yapılar, deprem