Tarihi yığma yapıların derin öğrenme ile otomatik hasar tespiti

Tarihi yığma yapıların yüzeylerinde meydana gelen hasarları incelemek zahmetli, maliyetli ve zaman alıcıdır. Bu çalışmada, bu sorunların üstesinden gelebilmek amacıyla tarihi yığma yapılarda meydana gelen çatlakları tespit etmek için derin öğrenme tabanlı ResNet-50, VVG-16, VGG-19, Xception ve Inception-V3 önceden eğitilmiş modeller kullanılarak otomatik hasar tespiti önerilmiştir. Bunun yanı sıra tarihi yığma yapılarda çatlakların yerini tespit etmek amacıyla derin öğrenme tekniklerini görüntü tabanlı veriler üzerinde daha açıklanabilir düzeye getirmek için sınıf aktivasyon haritası yaklaşımı (Grad- CAM, Grad-CAM++, Score-CAM) kullanılmıştır. Önceden eğitilmiş hazır modellerin eğitilmesinde Gümüşhane kent merkezine yaklaşık 82 kilometre uzaklıkta, Yağmurdere Bucağı Dumanlı Köyü sınırlarında yer alan ve tarihi yapı olarak koruma altına alınan Santa Harabeleri'nden elde edilen 502 çatlak ve 502 çatlak içermeyen görüntüler kullanılmıştır. Önerilen derin öğrenme mimarilerinden ResNet-50 modeli ve tüm görselleştirme stratejilerinin, çatlak bölgelerinin lokalize edilmesi açısından en iyi performansı gösterdiği anlaşılmıştır. Sonuç olarak, önerilen yöntem tarihi yığma yapılarının hasar tespiti için hızlı, verimli ve güvenilir bir yöntemdir ve bu yöntemlerin otomatik olarak uygulanması mümkündür. Bu, tarihi yığma yapılarının korunması ve gelecekte de kullanılabilir hale getirilmesine yardımcı olacaktır.