Aı-assisted automation of the scan-to-HBIM process for cultural heritage: development of an open framework
Kültürel miras için scan-to-HBIM sürecinin yapay zeka destekli otomasyonu: açık bir çerçeve geliştirilmesi
- Tez No: 1000381
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİLE FEYZAN ŞİMŞEK, ÖĞR. GÖR. ÖMER FARUK PAMAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Kültürel miras, Lazer tarama, Modelleme, Otomasyon, Otomasyon sistemleri, Somut olmayan kültürel miras, Yapay Zeka Endeksi, İş akış sistemleri, Cultural heritage, Laser scanning, Modelling, Automation, Automation systems, Intangible cultural heritage, Artificial Intelligence Index, Workflow systems
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mimarlık Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Miras yapılarının dijital belgelenmesi, manuel iş akışlarının yavaşlığı ve tekrarlanabilirlik sorunları nedeniyle kritik bir darboğazla karşı karşıyadır. Bu çalışma, Taramadan HBIM'e sürecini otomatikleştiren açık, modüler ve bulut tabanlı bir çerçeve sunmaktadır. Çerçevenin temel yeniliği, büyük dil modelleri (LLM) ile insan- yapay zekâ iş birliğine dayalı geliştirme yaklaşımıdır: çalışma zamanında deterministik ve kural tabanlı işleme yapılırken, iş akışı tasarımı yapay zekâ destekli hızlı prototipleme ile gerçekleştirilmiştir. Yersel lazer tarama verileri yedi aşamalı ana işlem hattından geçmektedir: yükleme, ön işleme, öznitelik çıkarımı, segmentasyon, sınıflandırma, mesh oluşturma ve IFC dışa aktarımı. Değerlendirme uzantısı otomatik 3B görselleştirmeler ve yayına hazır şekiller üretmektedir. IFC modeli, Yerinde Genel Model kullanılarak Revit'te parametrik BIM modelleme için geometrik referans işlevi görmektedir. Çerçeve, 1586 tarihli Osmanlı çeşmesi Alaca Çeşmesi üzerinde doğrulanmıştır. Sonuçlar, mutlak yükseklik eşikleri ve uzman tanımlı mekânsal kriterlere dayalı kural tabanlı sınıflandırmanın, makine öğrenmesi eğitim verisi gerektirmeksizin miras öğelerini güvenilir biçimde tanımlayabildiğini göstermektedir. Bu çalışma, alan uzmanlığını açık kaynak araçlarla birleştirerek programlama deneyimi olmayan miras uzmanlarının da kullanabileceği erişilebilir bir belgeleme çerçevesi sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Digital documentation of heritage structures faces a critical bottleneck due to the slow pace and poor reproducibility of manual workflows. This study presents an open, modular, and cloud-based framework that automates the Scan-to-HBIM process. The core innovation lies in a human-AI collaborative development approach using large language models (LLMs): whilst runtime processing remains deterministic and rule- based, workflow design was achieved through AI-assisted rapid prototyping. Terrestrial laser scanning data passes through a seven-phase core pipeline: loading, preprocessing, feature extraction, segmentation, classification, mesh generation, and IFC export. An evaluation extension produces automated 3D visualisations and publication-ready figures. The resulting IFC model serves as a geometric reference for parametric BIM modelling in Revit, using an In-Place Generic Model. The framework is validated using Alaca Çeşmesi, a 1586 Ottoman fountain in İstanbul. Results demonstrate that rule-based classification using absolute height thresholds and expert-defined spatial criteria can reliably identify heritage elements without requiring machine learning training data. By combining domain expertise with open-source tools, this work offers an accessible documentation framework for heritage professionals without programming experience.
Benzer Tezler
- Human-machine collaboration in landscape architecture:Multi-stage integration of ai into landscape site analysisworkflow
Peyzaj mimarlığında insan-makine işbirliği: Yapay zekanınçevre analizi sürecine çok katmanlı entegrasyonu
BUSE EZGİ ER
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH BOZKURT
- Yapay sinir ağları ile elektronik devre tasarım otomasyonu ve performans optimizasyonuna yönelik yeni yaklaşımlar
Novel approaches to electronic circuit design automation and performance optimization using artificial neural networks
FUNDA DAYLAK
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Peyzaj tasarımı görselleştirmelerinde 3 boyutlu modelleme ile yapay zekâ araçlarının karşılaştırılması
Comparison of 3D modeling and artificial intelligence tools in landscape design visualizations
TÜRKAN AZERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Peyzaj MimarlığıAkdeniz ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BENLİAY
- Robotik kaynakta mekanik geri besleme ve yapay zeka tabanlı optimizasyon
Mechanical feedback and artificial intelligence-based optimization in robotic welding
ADEM DİLBAZ
Doktora
Türkçe
2025
Mekatronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ALİ ÖZKAN
- Enhancing smart environments through an ai-assisted IORT agent
Akıllı ortamların yapay zekâ destekli bir İORT aracısıyla güçlendirilmesi
YAKUP KAYATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM KABADAYI