Koruma ve onarım uygulamaları öncesinde derin öğrenme tabanlı yöntem ile taş bozulmalarına müdahale önerisi

Taşınmaz kültür varlıklarının gelecek nesillere aktarılabilmesi için bozulma sürecinde etkili ve sürdürülebilir koruma-onarım uygulamaları gerekmektedir. Öncelikle taşınmaz kültür varlıklarında görülen bozulma türleri analiz edilmeli, sonrasında bozulma türlerine uygun koruma-onarım uygulamaları planlanmalıdır. Kültürel varlıklara yönelik yapılan bu müdahale çalışmalarının doğruluğu ve etkinliği büyük önem taşımaktadır. Bozulmalara uygulanan herhangi yanlış müdahale, mevcut bozulmayı hızlandırarak geri dönüşü olmayan sorunlara neden olabilir. Bu sebeplerle insan kaynaklı hata payını azaltmak ve daha evrensel bir yaklaşım benimsemek amacıyla alternatif inceleme yöntemlerinin geliştirilmesi gerekmektedir. Tez kapsamında kullanılan, Derin Öğrenme tabanlı Mask-RCNN algoritması etkili bir çözüm sunmaktadır. Temelde insan becerilerini taklit etmeye ve otomatik özellik çıkarmaya çalışan bu algoritma için, Konya'da bulunan, Sille yapı taşıyla inşa edilmiş taşınmaz kültür varlıklarından görüntüler toplanarak veri seti oluşturulmuştur. Bu görüntülerdeki bozulmalara uygun müdahale önerileri etiketlenerek model eğitilmiştir. Şeyh Osman Rûmî Türbesi ve Hoca Ahmet Fakîh Cami'den elde edilen görüntüler üzerinde model test edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde önerilen modelin koruma-onarım uygulamaları öncesinde yapılan çalışmalara önemli temeller sağlayabileceği görülmüştür. Böylece bu çalışma ile, yapay zeka başlıklarından derin öğrenmenin restorasyon alanına entegrasyonunu geliştirmek adına bir adım atılmıştır.