Kültürel mirasın dijital dokümantasyonunda derin öğrenme mimarilerinin kullanımı
Use of deep learning architectures in the digital documentation of cultural heritage
Yazar: BAHADIR KULAVUZ
Danışman: DOÇ. DR. TOLGA BAKIRMAN ; PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Gelişen dünyamızın en büyük sorunlarının başında gelen küresel ısınma ve iklim 
değişikliğinden dolayı kültürel yapılarda deformasyonlar gittikçe artmakta ve yok 
olmayı beraberinde getirmektedir. Bundan dolayı gelecek nesillerin toplumun 
geçmişi ile bağ kurabilmesi ve kendi benliğinden kopmaması için geçmişin en 
somut ürünlerinden olan kültürel yapılar, değişen iklim şartları, yanlış restorasyon 
uygulamaları ve kötüye kullanımından kaynaklı kültürel yapılar ciddi zarar 
görmektedir. Bu zararlar otsu biyolojik oluşumlar, parça kopması, renk değişimi, 
kabarma gibi deformasyonlardır ve yıkılma gibi önüne geçilemez sonuçlar ortaya 
çıkmaktadır. Bu konuda diğer ana bilim dallarında da çalışmalar yapılmaktadır. 
Bunun için yapılar üzerinde ölçümler yapılmakta ve ardından bilgisayar ortamında 
çizilerek belgelenmektedir. Yapılan çalışmalara yardımcı olabilmek adına 
görüntüler üzerinde hızlı çatlak tespitleri, durum haritaları oluşturulması ve hali 
hazır veriler üzerinden yorumlamalar yapılması işlemleri hızlandıracaktır. Bunun 
için günümüzde oldukça yaygın olarak kullanılan yapay zekâ mimarilerinin kültürel 
yapıların dokümantasyonu ve çatlakların tespitinde kullanımı test edilmiştir. Bu tez 
kapsamında tarihi yapılara ait açık kaynaklı görüntüler indirilerek bir veri seti 
oluşturulmuştur. Bu veri seti kullanılarak kültürel miras özelinde derin öğrenme 
mimarisi geliştirilmiştir. Ek olarak literatürde yer alan farklı yapay zekâ mimarileri 
ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde do tez kapsamında 
geliştirilen YTU-CHNet mimarisi ile %78,72 F1-skor doğruluğu elde edilmiştir. 
Literatürde yer alan ve gelişen teknoloji kullanılarak günümüzde oldukça 
yaygınlaşan yapay zekâ mimarilerinin tarihi yığma yapılardaki hasar durumunun 
tespiti ve çatlak geometrisinin belirlenmesinde kullanılabileceği sonucuna 
varılmıştır.

Abstract:
Due to global warming and climate change, among the biggest problems facing our 
evolving world, deformations in cultural structures are increasing, leading to decay 
and disappearance. Therefore, for future generations to connect with the past of 
society and not lose their own identity, cultural structures, one of the most concrete 
products of the past, are seriously damaged due to changing climate conditions, 
incorrect restoration practices, and misuse. These damages include vegetative 
biological formations, breakage, discoloration, swelling, and irreversible results 
such as collapse. Studies are also being conducted in other main disciplines in this 
regard. Measurements are made on the structures, and documented by drawing them 
in a computer environment. Quick crack detection on images, creation of condition
maps, and interpretation of existing data will accelerate the processes to assist these 
studies. For this purpose, the use of artificial intelligence architectures, widely used 
today, has been tested in the documentation of cultural structures and detection of 
cracks. In this thesis, open-source images of historical buildings were downloaded 
to create a dataset. Using this dataset, a deep learning architecture was developed 
specifically for cultural heritage. In addition, it was compared with different 
artificial intelligence architectures mentioned in the literature. When the results 
were examined, an F1-score accuracy of 78.72% was achieved with the YTUCHNet architecture 
developed within the scope of this thesis. It has been concluded 
that artificial intelligence architectures, becoming increasingly common through 
evolving technology, can be used for damage detection in historical stone structures 
and determining crack geometry.