Makine öğrenmesi ile hasar tespiti modellemesi
Modeling of damage detection with machine learning
Yazar: NUH MUHAMMED PİŞKİN
Danışman: DOÇ. DR. EMRE ERCAN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Bölütleme = Segmentation ; Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme = Image processing ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Yapısal elemanların hasar görmesi sonucu gerek can kayıpları gerekse mal kayıpları nedeniyle sosyolojik ve ekonomik birçok sorunu beraberinde getirmektedir. Bu sebeple hasar görmüş yapılardaki hasar tespiti ciddi boyutlara ulaşmadan tespit edilmesi önem taşımaktadır. Hasar tespitinde birçok teknik kullanılabilmektedir. Bu tekniklerden hızlı uygulanabilirliği açısından ve geniş alanlarda kullanım kolaylığı sağlamasından dolayı görüntü tabanlı yöntemler kullanılmaktadır.
Tez çalışmasında makine öğrenmesi metotları ile görüntü tabanlı analiz yapan yapay zekâ modelleri geliştirilmiştir. Makine öğrenmesi metotlarından olan derin öğrenme algoritmaları ile iki farklı görüntü işleme algoritması geliştirilmiştir. Yapılan ilk çalışmada çatlak görüntüsü üzerinde çatlak sınıflandırma yapan 3 farklı mimaride derin öğrenme modeli eğitilerek karşılaştırılmıştır. Yapılan ikinci çalışmada çatlak segmentasyonu yani görüntü verisi üzerinde bulunan çatlak bölgelerinin piksellerinin tespitini gerçekleştirebilen bir segmentasyon modeli geliştirilmiştir.
Sınıflandırma çalışmasında farklı mimariler ile yapılan çatlak sınıflandırma modellerinin birbirlerine göre farklılıkları değerlendirilmiştir. Geliştirilen çatlak segmentasyon modeli kameradan anlık çatlak tespiti yapabilen mobil uygulama haline getirilmiştir.

Abstract:
As a result of the damage to the structural elements, it brings with it many sociological and economic problems due to both loss of life and loss of property. For this reason, it is important to detect the damage in damaged structures before they reach serious dimensions. Many techniques can be used in damage assessment. Among these techniques, image-based methods are used because of their rapid applicability and ease of use in large areas.

In the thesis study, artificial intelligence models that make image-based analysis with machine learning methods have been developed. Two different image processing algorithms have been developed with deep learning algorithms, which is one of the machine learning methods. In the first study, 3 different architectures that perform crack classification on the crack image were compared by training the deep learning model. In the second study, a segmentation model was developed that can detect the crack segmentation, that is, the pixels of the crack regions on the image data.

In the classification study, the differences between the crack classification models made with different architectures were evaluated. The developed crack segmentation model has been turned into a mobile application that can detect instant cracks from the camera.