Auto-conversion from 2D drawing to 3D model with deep learning
Derin öğrenme ile 2B çizimden 3B modele oto-dönüşüm
- Tez No: 596114
- Danışmanlar: PROF. DR. ARZU GÖNENÇ SORGUÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Mimari Çizim Veri Seti, 3B Yeniden Üretim, Anlamsal Bölütleme, Evrişimsel Sinir Ağları, Dijital Geometri İşleme, Architectural Drawing Dataset, 3D Reconstruction, Semantic Segmentation, Convolutional Neural Networks, Digital Geometry Processing
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modelleme, bilgiyi kullanıcılara aktardığı için her zaman önemli olmuştur. Bilgisayar ekranındaki ilk çizgide, sanal gerçeklik uygulamalarına kadar bütün temsil teknikleri tasarım endüstrilerinin algılama, iletişim kurma ve uygulama biçimlerini genişletmiştir. Her bir temsil tekniği bir diğerinin temeli, bilgi kaynağı ve veri tedarikçisi haline gelmiştir. Ancak, bir temsilin içerdiği bilgiyi başka bir temsilin bilgisine dönüştürmek için doğru veriye, kalifiye personele ve insan müdahalesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu araştırma, bu sorunları gidermek için düşük seviyeli veri kaynaklarından yüksek seviyeli dijital modellere otomatik bir yeniden yapılanmayı temsil etmeyi amaçlamaktadır. Bu otomatik dönüştürme işlemi yalnızca mimari kullanımı inceler ve farklı alanlarda kullanılabilirliğinin bir örneğini oluşturur. Bu tez kapsamında sıfırdan toplanan ve/veya üretilen 2B kat planları ve cephe çizimleri veri seti olarak kullanılmıştır. Bu veriler, ilgili mimari bilgiyi elde etmek için üç farklı Evrişimsel Sinir Ağı ile anlamsal olarak bölünmüştür, çünkü Derin Öğrenme yaygın kullanımıyla, geniş bir problem yelpazesini çözmede umut verici başarılar göstermektedir. Anlamsal olarak bölümlendirilmiş çizimler daha sonra Dijital Geometri İşleme yöntemleri kullanılarak 3B modele dönüştürülür. Son olarak, herhangi bir kullanıcının kolaylıkla 3B model elde etmesini ve kullanmasını sağlamak için bir web uygulaması tanıtılmıştır. 2B ortamdaki anlamsal bölümleme sonuçları ve 3B'deki iki vaka çalışması, sürecin doğruluğunu temsil edebilmek için farklı ölçümleme yöntemleriyle ayrı ayrı değerlendirilmiştir ve karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bu araştırma, en gelişmiş yöntemlerle 3B modellerin yeniden yapılandırılması için otomatik bir işlem önermiş ve teknik bilgisi olmayan bir kişi için bile kullanıma hazır hale getirmiştir.
Özet (Çeviri)
Modeling has always been important as it transfers knowledge to end users. From the very first line on a computer screen to AR/VR applications have broaden the perception, communication and implementation of design-related industries, and each representation technique has become one another's base, information source and data supplier. Yet, transforming the information that one includes into another has still major problems. It requires precise data, qualified personnel and human intervention. This research aims to represent an automated reconstruction from low level data sources to higher level digital models in order to eliminate these problems. This autoconversion process only examines the architectural usage and makes a sample of its usability in different fields. 2D floor plans and elevation drawings in raster format, which are collected and/or produced from scratch, are used as datasets. These drawings are semantically segmented with three different Convolutional Neural Networks to obtain relevant architectural information since Deep Learning shows promising success to solve a wide range of problem with its widespread use. Semantically segmented drawings are then transformed into 3D by using Digital Geometry Processing methods. Lastly, a web application is introduced to allow any user to obtain a 3D model with ease. Semantic segmentation results in 2D and two case studies in 3D are evaluated and compared separately with different metrics to represent accuracy of the process. To conclude, this research has proposed an automated process for reconstruction of 3D models with the state-of-the-art methods and made it ready for use even for a person without technical knowledge.
Benzer Tezler
- Sabit mıknatıslı senkron motorların servo uygulamalarında PID kontrolör parametrelerinin otomatik ayarlanması
Auto tuning of PID controller parameters for permanent magnet synchronous motor servo applications
GÖKHAN ERÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- HDTV işaretlerinin uydu üzerinden iletiminde özel problemler
Special problems in transmitting the HDTV signals by satellite
RAMAZAN BAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÜL YAZGAN
- Güney Afrika Cumhuriyeti'nde west Driefontein ve Kloof işletmelerinde Ocak ikliminin incelenmesi
The Search about the mining climate at West Driefontein and Kloof gold mines in South Africa
D.HALİT DÖVER
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. GÜNDÜZ ÖKTEN
- Kabarcıklı akışkan yatakta biyokütle gazlaştırma işleminin incelenmesi
Investigation of biomass gasification process in a bubbling fluidized bed
MAHMUT CANER ACAR
Doktora
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAKUP ERHAN BÖKE
- Anonim ortaklıklarda payın senede bağlanması
Başlık çevirisi yok
BÜŞRA GÖRKEM ÇAY NAİBOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
HukukGalatasaray ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL ALİ DURAL