İnşaat makinesi tespiti için evrişimli sinir ağları (ESA) tabanlı ikili sınıflandırıcılar

İnşaat faaliyetlerinin yapay zeka ile izlenmesi şantiye operasyonlarındaki verimlilik için önemli bir vazifedir. Bu nedenle işlenen konu literatürde oldukça ilgi görmüştür. Farklı çeşitlilikteki görevleri izleyerek ve tespit ederek inşaat alanlarındaki operasyonları başarılı bir şekilde eniyileştirmek, şantiye işlerinde kullanılabilen araçları belirlemede önemli bir rolü olan şantiye alanının boyutuna bağlıdır. Yapay zeka algoritmalarının inşaat makinelerini algılaması için eğitilerek, görüntü sınıflandırma algoritmaları aracılığıyla geniş alanları kapsayan bir izleme görevi yüksek verimlilikle gerçekleştirilebilir. İnsansız hava araçlarından alınan görüntülerin kullanılması çok geniş bir bölgedeki inşaat operasyonlarını tespit etme açısından verimsiz kalabilir. Dolayısıyla bu tezde, iş makinelerinin tespit edilmesi için uydu görüntüsü sınıflandırılması yapılmıştır. Evrişimli sinir ağlarını eğitmek için Google Earth kullanılarak sıfırdan oluşturulan ve inşaat makineleri görüntüleri içeren bir veri seti oluşturulmuştur. Toplamda 23 adet önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağı modeli öğrenme aktarımı yöntemi kullanılarak modifiye edilmiştir ve performansları değerlendirilmiştir.