Konutlarda dönemsel farklılıkların tespiti için derin öğrenme tabanlı bir cephe analiz yöntemi: Konya örneği

Kültürel sürdürülebilirliğin ve kent kimliğinin önemli bir bileşeni olan mimari miraslar; geçmiş toplumların sosyolojik, ekonomik ve teknolojik birikimlerini günümüzde gözlemleyebilmek ve bu birikimlerden fayda sağlayabilmek için oldukça önemlidir. Geçmiş toplumların mimari birikimlerinin kategorize edilmesi medeniyetlere ait özelliklerin daha iyi anlaşılmasına katkı sağlamaktadır. Mimari mirasların dönem ve üslup özelliklerinin analizinde; arkeoloji, sanat tarihi, mimarlık tarihi vb. farklı disiplinlerden uzmanlar bir arada çalışmaktadır. Mimari miraslar üzerinde yapılan bu analizler uzmanların deneyimlerine ve kullandıkları yöntemlere bağlı olarak şekillenmektedir. Literatür çalışmaları neticesinde son dönemlerde kullanımı gittikçe yaygınlaşan yapay zeka yöntemlerinin mimari miras çalışmalarında uzmanlara önemli katkılar sağladığı görülmektedir. Bununla birlikte mimari mirasların dönem ve stillerinin belirlenmesinde yapay zeka tabanlı derin öğrenme yöntemlerinin kullanıldığı bir çalışma bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında; uzmanların mimari miraslar üzerinde yapacakları dönem ve akım tespiti çalışmalarında daha pratik ve hassas analizler gerçekleştirebilmelerine katkı sağlayabilmek için, derin öğrenme tabanlı nesne tespit metotlarının alternatif bir araç olarak kullanılabilirliği test edilmiştir. Çalışma kapsamında, geleneksel Konya evlerinin cephe görüntüleri üzerinden analizlerde bulunarak dönem tespiti gerçekleştirebilen bir algoritma geliştirilmiştir. Önerilen algoritmanın uygulanabilmesi için öncelikle Konya ili tarihi kent merkezinde bulunan 4 farklı dönemde inşa edilmiş 80 geleneksel konutta ait 448 görüntü saha ve literatür çalışmaları neticesinde derlenmiştir. Daha sonra derlenen görüntünden 400 tanesi LabelMe programıyla dönemlerine göre etiketlenerek geliştirilen algoritmanın eğitim ve doğrulama veri setinin oluşturulmasında kullanılmıştır. Veri setlerinde bulunan görüntüler üzerinden eğitimi gerçekleştirilen algoritmada hızlı ve yüksek doğruluk kapasitesine sahip Daha Hızlı B-ESA mimarisi kullanılmıştır. Son olarak etiketleme işlemine tabi tutulmayan 4 farklı döneme ait 48 görüntü eğitimi tamamlanan algoritma ile test edilmiştir. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre; geleneksel Konya evlerinin dönemlerinin belirlenmesinde kullanılan algoritmanın görüntüler üzerinden %96 ve üzeri doğruluk oranlarında dönem tespiti gerçekleştirdiği görülmüştür. Bu tez çalışması sonunda, geleneksel Konya evleri üzerinde uygulanmış olan derin öğrenme yönteminin daha sonra yapılacak farklı türdeki sınıflandırma ve tespit çalışmalarında da kullanılabilir etkili bir yöntem olacağı sonucuna varılmıştır.