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: 168
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
- Investigating conversion from mild cognitive impairment toAlzheimer's disease using latent space manipulation
Saklı uzay manipülasyonu kullanarak hafif bilişsel bozukluktan Alzheimer hastalığına dönüşümün incelenmesi
DENİZ SEZİN AYVAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ MELİHA BAYTAŞ
- Production of flexible perovskite solar cell and arduino based solar tracker
Esnek perovskite güneş pili ve arduino tabanlı güneş takip cihazı üretimi
THAIER KAMIL CASSIM FAILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Metalurji MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiNanobilim ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM İNANÇ
- Kuantum girişimi yoluyla kripton gazı ortamında 100 nm (XUV) altında uyumcul ışık üretimi için deneysel modelleme
Experimental modelling for generation of coherent light at under 100 nm (XUV)by quantum interference in krypton gas medium
HATİCE TÜZÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Fizik ve Fizik MühendisliğiMersin ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ. İBRAHİM KÜÇÜKKARA
- Çeşitli kaynaklarda peptid temelli deglikasyon ajanlarının araştırılması
Investigation of peptide based antiglycation agents from various sources
HATİCE KÜBRA KANİ
- Real-time stereo to multi-view video conversion
Gerçek zamanlı stereodan çoklu-görüntülü videoya dönüşüm
CEVAHİR ÇIĞLA
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. AYDIN ALATAN