Geri Dön

Point cloud semantic segmentation of building elements of Fatih Mosque, Istanbul

İstanbul Fatih Camii'nin nokta bulutu semantik segmentasyonu

  1. Tez No: 933691
  2. Yazar: KHWLAH KASEM AGHA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN UZUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mimarlık, Architecture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Miras yapılarının dijital modellerinin üretilmesi, şehirlerin kimliklerinin korunması açısından hayati önem taşıyor. Miras hazineleriyle tanınan İstanbul şehri için Fatih Camii, savunmasız bir tarihi simge yapı olarak duruyor. Ancak defalarca büyük depremlere maruz kalması uzun vadeli koruma tekniklerini gerektiriyordu. Buna göre Fatih Camisi'nin korunması ve belgelenmesinde teknolojiden yararlanmayı yeterince ele alan bir literatür bulunmamaktadır. Bu nedenle bu çalışma, Fatih Camii'nin Güneybatı ve Kuzeybatı cepheleri için anlamsal olarak bölümlenmiş nokta bulutu modelleri geliştirerek bu araştırma boşluğunu gidermeyi amaçlamaktadır. Özellikle, daha iyi bir analiz ve izleme yaklaşımını kolaylaştırmak amacıyla yapı elemanlarını segmentlere ayırmak için CloudCompare yazılımı içindeki CANUPO sınıflandırıcısının kullanımını araştırıyor. Bazı segmentasyon zorluklarına rağmen CANUPO, fotogrametrik teknik kullanılarak yakalanan büyük veri kümelerinin yorumlanmasında etkili bir araç olduğunu kanıtladı. Dijital miras modelinin uygulanmasıyla bu çalışma, Fatih Camii'nin korunmasına yönelik değerli bir çerçeveye katkıda bulunuyor.

Özet (Çeviri)

Production of digital models of architectural heritage is important for the preservation of a city's history and identity. Fatih Mosque, an important heritage building in Istanbul, was subjected to major earthquakes. Despite this, the literature on the protection and documentation of Fatih Mosque is quite limited. Therefore, this study focuses on the documentation and autonomous detection of façade elements of Fatih Mosque. The study uses point cloud based semantic segmentation for the element's detection. The point cloud data was generated using a photogrammetry technique of the southwest and northwest facades of Fatih Mosque. CANUPO classifier in CloudCompare software is used for the semantic segmentation of the facade elements observed on the mosque's facades. CANUPO has shown moderate accuracy with inconsistent evaluation percentages for interpreting large heritage datasets captured using a photogrammetric technique. However, with refinements and developments, this study contributes to a valuable technological framework for preserving the Fatih mosque.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemiyle semantik sınıflandırılmış nokta bulutu verisinin yapı bilgi modeli haline getirilmesi

    Creation of bim model from semantically segmented point cloud via deep learning

    BERK TARİHMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDE DEMİREL

  2. A semi-automatic façade generation methodology of architectural heritage from laser point clouds: A case study on Architect Sinan

    Lazer nokta bulutlarından mimari mirasın cephe elemanlarının yarı otomatik modellenmesi: Mimar Sinan üzerine örnek bir çalışma

    CEMAL ÖZGÜR KIVILCIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZAİDE DURAN

  3. Semantic segmentation of historic dome systems considering part-whole relations

    Tarihi kubbe sistemlerinin parça bütün ilişkileri gözetilerek anlamsal bölütlenmesi

    MUSTAFA CEM GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU

  4. Enhancing UCAV operations with AI-driven point cloud semantic segmentation for precision gimbal targeting in defense industry

    Savunma sanayiinde hassas gimbal hedefleme için yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik segmentasyon yaklaşımlarıyla S/İHA operasyonlarının iyileştirilmesi

    SALİH BOZKURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAİDE DURAN

  5. 3B nokta bulutlarının derin öğrenme yöntemiyle semantik segmentasyonu

    Semantic segmentation of 3D point clouds using deep learning methods

    MERT BEŞİKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY