Akademik Veri Yönetim Sistemi
TÜBİTAK Projesi, 2209-A - Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı, 2026 - 2027
Yere Nüfus Eden Radarlar’ın (Ground Penetrating Radar, GPR)
kullanım alanları son yıllarda önemli ölçüde artmıstır. Günümüzde
GPR sistemleri, özellikle askeri uygulamalar, enkaz altı aramakurtarma,
insaat ve altyapı mühendisligi ile hasar tespit ve denetim
çalısmaları gibi birçok alanda yaygın biçimde kullanılmaktadır. Son
dönemlerde GPR alanındaki çalısmalar, makine ögrenme
modellerinin GPR teknolojisinde kullanımını arastıran konulara
temayül etmistir. Makine ögrenme modelleri nitelikli ve büyük veri
setlerine ihtiyaç duymasından ve GPR verilerinin toplanması maliyetli
ve zaman alıcı olmasından dolayı, veri seti kıtlıgı GPR alanındaki
makine ögrenme çalısmalarına büyük bir engel teskil etmektedir. Bu
çalısmada bu veri kıtlıgına çözüm olarak, sentetik GPR B-Tarama
simülasyon görsellerini gerçek GPR B-Tarama görsellerine
dönüstüren iki asamalı, makine ögrenme tabanlı bir model
önerilmektedir. Ilk asamasında GPR simülasyonu gerçeklestirilerek
sentetik GPR B-Tarama veri seti olusturulan, ikinci asamasında
Python tabanlı makine ögrenme modeli ile bu simülasyon verilerinin
gerçek verileri dönüstürüldügü bu model ile GPR alanındaki veri
kıtlıgı sorunun bir çözüm bulmaya çalısılacaktır. Bitirme projesi
olarak tasarlanan bu arastırma projesinin sonucunda en az bir bildiri
ve ardından makale çıkarılması hedeflenmektedir.