Deprem Sonrası Bina Yüzeylerinde Meydana Gelen Çatlakların Tespitinde Sınıflandırma Modellerinin Karşılaştırılması

Authors : Abdullah ŞENER, Burhan ERGEN

Pages : 899-910

Doi:10.21605/cukurovaumfd.1230792

View : 32 | Download : 9

Publication Date : 2022-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Deprem, can ve mal kaybına neden olan bir doğal afettir. Deprem sonrası hasarların ve can kayıplarının en aza indirilebilmesi için ön hazırlıkların yapılması büyük önem taşımaktadır. Yapılan çalışmada duvar yüzeylerinde meydana gelen küçük veya büyük çaplı çatlakların tespit edilmesi işlemleri, son yıllarda bilgisayar alanında popüler çalışma konularından biri olan görüntü sınıflandırma yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir. Çalışmada içerisinde çatlakların bulunduğu ve bulunmadığı 40000 duvar görüntülerinden oluşan veri seti kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemlerinde DenseNet-201, VGG-19 ve Xception modelleri ayrı ayrı kullanılmıştır. Modeller kullanılarak görüntüler özellik haritaları çıkartılmıştır. Bir sonraki aşamada ise DenseNet-201 ile %99, VGG-19 ile %94 ve Xception modeli ile %99 doğruluk oranı ile sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen sınıflandırma işlemlerindeki başarılar göz önüne alındığında hasar tespiti işlemlerinde kullanılabilecek alternatif bir yöntem sunulmaktadır.
Keywords : Görüntü sınıflandırma, Yapay sinir ağları, Derin öğrenme, DenseNet 201, Xception, VGG 19

ORIGINAL ARTICLE URL