Geri Dön

Real-time prediction based snow and rain accumulation in virtual environments

Sanal ortamlarda gerçek zamanlı tahmin bazlı kar ve yağmur birikmesi

  1. Tez No: 436358
  2. Yazar: NAİL AKINCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİL BÜLENT ÖZGÜÇ, DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Çevrimdışı hesaplanan hava durumu efektlerinin oldukça detaylı olarak araştırılmasına rağmen, günümüz donanımında gerçek zamanlı çalıştırmak mümkün değil. Bu yüzden daha az hesaplamalı yöntemler geliştirildi. Buna rağmen, gerçek zamanlı programlarda hava koşulları, her mekan için sanatçılar tarafından tek tek hazırlanıyor, çünkü yapımcı şirketler, simülasyon için ekstra performans kaybetmek istemiyorlar. Bunun asıl sebebi ise günümüzdeki algoritmaların, küçük sahneler için bile hesaplama gücünün büyük kısmını kullanıyor olmalarıdır. Sonuç olarak, hesaplamalar gereğinden fazla kaynak kullandığı için tercih edilmiyorlar. Bu tezde kullanılan yöntemde hava koşulları tahmine dayalı hesaplanıyor, bu yüzden toplam hesaplama süresi 0.5 milisaniyeden daha az bir seviyede oluyor. Hava durumundan oluşan birikmelerin tahmini; sahnedeki objelerin oryantasyonu, yeryüzü, yükseklik, pozisyon, güneş ve rüzgarların yönüne göre değişiyor. Hava koşullarının etkisi, objelerin orijinal kaplamalarından oluşuyor ve daha sonra gerçek hayattan taranan veri, İki Yönlü Yansıma Yayılım Fonksiyonu (İYYF) doğrultusunda karşılaştırılıp düzeltiliyor. Tüm hesaplamalar Grafik İşlem Birimi'nde (GİB) Fiziksel Bazlı Görsel Hesaplama (FBGH) yöntemi ile kullanılmak üzere işleme sokuluyor. Hava koşulundaki tüm değişimlerin tahmine dayalı olmasına ve objelerin orijinal kaplamalarından oluşturulmasına rağmen, sonuçlar gerçek hava koşullarına yaklaşık bir görüntü oluşturuyor.

Özet (Çeviri)

Although weather effects have been developed thoroughly in offline renderings, their computational cost exceed current hardware to run them in real-time. Therefore, less expensive methods are developed. Still, in many real-time applications weather conditions are prepared by artists for each environment independently because developers do not want to compromise performance over simulated weather. The main reason of this is current developed algorithms use most of the graphical processing power just for weather effects in a relatively small scale scene. At the end, they become unusable in real scenario, because weather conditions are only one part of the overall system. Therefore, in current approach, all weather conditions are executed based on prediction, where its computational cost is negligible under 0.5 ms on current generation hardware. Prediction is done based on many factors such as orientation, height and position on terrain and global wind and sun direction. Appearance of weather conditions are generated from original textures of the objects then compared and re-adjusted to achieve similar values of real life scanned Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) data. All computation is done on Graphics Processing Unit (GPU) to be used with Physically Based Rendering (PBR) approach. Even though all changes are made based on prediction and textures are generated, at the end, results are comparable to weather conditions in real life.

Benzer Tezler

  1. Use of satellite observed seasonal snow cover in hydrological modeling and snowmelt runoff prediction in upper Euphrates basin, Turkey

    Türkiye'nin yukarı Fırat havzasında uydu gözlemleriyle bulunan karla kaplı alanların hidrolojik modellemede kullanımı ve kar erimesinden oluşan akımların tahmini

    ALİ ARDA ŞORMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    Y.DOÇ.DR. ZUHAL AKYÜREK

  2. Dağılı bir hidrolojik model kullanarak Konya kapalı havzasında eksik akım verilerini doldurma ve çoklu istasyon kalibrasyonu

    Missing streamflow data filling and multi-gauge calibtarion in Konya closed basin using a distributed hydrological model

    ENES ERGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL

  3. Süt ineklerinde sensör teknolojileri kullanılarak buzağılama zamanı tahmin modelinin geliştirilmesi

    Development of calving prediction model using sensor technologies in dairy cows

    ÖZGENUR KAFKAS

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Veteriner HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Veteriner Doğum ve Jinekoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT KANCA

  4. Bulanık küme ve derin sinir ağlarına dayalı zaman serisi öngörüsü: Bulanık uzun-kısa vadeli bellek fonksiyonları

    Time series prediction based on fuzzy set and deep neural networks: Fuzzy long-short term memory functions

    NUREFŞAN KALENDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU

  5. Real-time crash risk analysis using deep learning

    Derin öğrenmeyle gerçek zamanlı kaza risk analizi

    SAEID MORADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN