Görüntü segmentasyonu ile entegre edilmiş evrişimli sinir ağları ile deprem sonrası hasarlı binaların otomatik olarak tespiti

Doğal afet türlerinden biri olan depremlerin meydana gelmesinden sonra birçok afetzedenin hayatını kurtarabilmek ve kriz yönetimini daha mükemmel sonuçlandırabilmek için afet bölgesinde bulunan hasarlı binaları mümkün olduğunca en kısa sürede tespit etmek ve tespit edilen hasarlı binalara müdahalelerde bulunmak son derece önemlidir. Günümüzde, deprem sonrasında hasarlı binaların tespiti afet bölgesinde görev alan yetkililer tarafından gözlemlenerek, uydu görüntülerinden veya helikopter gibi hava araçlarından alınan görüntülerden faydalanılarak yapılmaktadır. Yetkililerin gözlemleriyle hasarlı binaların tespiti zaman açısından ciddi kayıplar doğururken, tespitlerin doğruluğu bakımından da güvenilirliği tartışılır düzeydedir. Bu çalışmada, deprem ve sel gibi beklenmedik afetlerden sonra hasarlı veya tahrip olmuş binaların otomatik olarak tespit edilebilmesi için yapay zeka tabanlı sistemler test edilmiştir. Çalışma sırasında görüntü sınıflandırma literatüründe sıklıkla kullanılan VGG-16, VGG-19 ve NASNet evrişimli sinir ağı modelleri kullanılmıştır. Bu modelleri etkili bir şekilde uygulayabilmek için, önce çalışmada kullanılan tüm görüntüler K-Means kümeleme algoritması ile segmentlere ayrılmıştır. Sonrasında, çalışmanın ilk aşaması için, "hasarlı binalar" ve "normal binalar" olarak etiketlenen resimler sınıflandırılmıştır. VGG-19 modeli test setinde %90 doğruluk oranı elde edilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında "hasarlı binalar", "daha az hasarlı binalar" ve "normal binalar" olarak etiketlenen resimler için çok sınıflı bir sınıflandırma algoritması oluşturulmuştur. Bu aşamada VGG-19, VGG-16 ve NASNet test setinde sırasıyla yaklaşık %69, %66 ve %62.5 doğruluk oranı elde edilmiştir.