Arkeolojik alanlarda yapay zekâ destekli envanter takip yazılımı: ARKHESTOR
Artificial intelligence supported inventory tracking software for archaeological sites: ARKHESTOR
Yazar: CAN YASTIOĞLU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ERSAN OKATAN
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar yazılım dilleri = Computer software languages ; Bilgisayar yazılımları = Computer softwares ; Klasik arkeoloji = Classical archeology

Özet:
Bu tez çalışmasında, arkeolojik buluntuların dijital olarak kayıt altına alınması, sınıflandırılması, analiz edilmesi ve raporlanması için bir yazılım sistemi geliştirilmiştir. Sistem, arkeolojik kazı alanlarında buluntuların kaydedilmesi, depolanması, tasnif edilmesi, raporlanması ve akademik çalışmalar için analiz edilmesi süreçlerini verimli hale getirmeyi amaçlamaktadır. Yazılımın geliştirilmesi sürecinde; ön yüz geliştirme (frontend) için Vuejs, arka yüz (backend) için Laravel, veri tabanı olarak MySQL kullanılmıştır. Ayrıca benzer buluntuların tespiti için Python dili ve OpenCv, TensorFlow gibi kütüphanelerle makine öğrenmesi ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak, Cosine Similarity benzerlik fonksiyonu ve EfficientNetB0 modeli seçilmiştir. Bu modelin, buluntuların özelliklerini çıkarma ve veritabanına kaydetme sürecinde yüksek doğruluk sağladığı gözlemlenmiştir. Cosine Similarity yöntemiyle yapılan analizlerde %92 doğruluk oranı elde edilmiştir. Bunun yanında geliştirilen yazılım, QR kod ve barkod teknolojileriyle buluntuların kaydını ve takibini kolaylaştırmaktadır. Sonuç olarak, geliştirilen yazılımın arkeologlara ve araştırmacılara kazı alanında buluntuların kayıt altına alınmasından, tasniflemeye ve raporlamaya kadar birçok alanda zaman kazandıracağı ve bilimsel analizleri hızlandıracağı düşünülmektedir.

Abstract:
The objective of this thesis was to develop a software system for the digital recording, classification, analysis, and reporting of archaeological findings. The system's objective is to facilitate the optimization of processes associated with the recording, storage, classification, reporting, and analysis of findings from archaeological excavation sites for academic research. In the course of developing the software, Vue.js was utilized for front-end development, Laravel for back-end development, and MySQL as the database. Furthermore, for the identification of analogous findings, machine learning and image processing techniques were employed using Python and libraries such as OpenCV and TensorFlow, with the Cosine Similarity function and the EfficientNetB0 model being selected. It was observed that this model provided high accuracy in the process of feature extraction and database recording of the findings. Analyses conducted using the Cosine Similarity method achieved a 92% accuracy rate. Furthermore, the developed software facilitates the recording and tracking of findings through the use of QR code and barcode technologies. In conclusion, the developed software saves time for archaeologists and researchers in various areas, from the recording of findings in excavation sites to classification and reporting, thereby accelerating scientific analyses.