Layer-based architecture for synthetic digital surface model generation
Sentetik dijital yüzey modeli üretimi için katman tabanlı mimari
- Tez No: 826083
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH NAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, 2.5 boyutlu dijital yüzey modelinin (DSM) üretilmesi için yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen metodoloji, kullanılan sinir ağı mimarisi için özel olarak geliştirilmiş bir kayıp fonksiyonunu kullanırken Derin Öğrenme ve Evrişimli Sinir Ağlarını (CNN) kullanır. Sentetik eğitim verileri oluşturmak için gerçek dünyadaki bir dijital arazi modeli (DTM), bina ayak izi katmanı ve 3B ağaç modelleri kullanılır. Önerilen sinir ağı modeli, bu sentetik veriler ve rasgele giriş gürültüsü kullanılarak eğitilmiştir, böylece bina ve ağaç katmanları için DTM ve rasgele eskizler vermek için bir DSM oluşturmayı öğrenebilir. Böylece önerilen model, gerçek dünya ve rasgele kullanıcı girdilerine dayalı gerçekçi bir DSM üretebilir. Bu tür DSM modelleri, diğer derin öğrenme modellerini eğitmek ve zengin oyun veya simülasyon ortamları oluşturmak için kullanışlıdır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a novel method for generating the 2.5-dimensional digital surface model (DSM) is proposed. The suggested methodology employs Deep Learning and Convolutional Neural Networks (CNN) while utilizing a loss function specifically developed for the employed neural network architecture. A real-world digital terrain model (DTM), building footprint layer, and 3D tree models are used to create synthetic training data. The proposed neural network model is trained using this synthetic data and random input noise so it can learn to generate a DSM for giving DTM and random sketches for building and tree layers. Thus, the proposed model can generate a realistic DSM based on real-world and random user inputs. Such DSM models are useful for training other deep-learning models and creating rich game or simulation environments.
Benzer Tezler
- Atto–femto scale planarsats: A power‑first design and feasibility framework for planar, surface‑limited spacecraft
Atto–femto ölçeğinde planarsat'lar (düzlemsel uydular): düzlemsel ve yüzey-kısıtlı uzay araçları için güç-öncelikli bir tasarım ve fizibilite çerçevesi
MEHMET ŞEVKET ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2026
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Fiziksel tabanlı işleme materyalleri için kabartı dokularının yapay sinir ağları ile sentezi
Synthesis of normal map textures for physically based rendering materials with artificial neural networks
MUHAMMED ÖMER FARUK SELVİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM YAVUZ
- Politika duyarlı text-to-SQL ajanının postgresql satır düzeyi güvenlik (RLS) ile uygulamalı değerlendirilmesi
Applied evaluation of the policy-sensitive text-to-SQL agent with postgresql row level security (RLS)
ALI ATIA ALI KOUNDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Plazma arkı eldesi ve yüzey bölgesi modifikasyonunda kullanılabilirliği
Başlık çevirisi yok
ÖZKAN ÖZİPEKLİLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİM DEMİRCİ