Filtreler

2011 - 20193
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Scopus Q: N/A × Konu: Buildings ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Yayın
    Disaster damage assessment for buildings using self-similarity descriptor
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc, 2015) Kahraman, Fatih; İmamoğlu, Mümin; Ateş, Hasan Fehmi
    Assessment of damage caused by an earthquake is significant for coordinating emergency response teams and planning emergency aid. In this study, a robust method is proposed for detecting damaged buildings using pre- and post-event satellite images and building footprints. The method uses local self-similarity descriptor for change detection in buildings, which is shown to be robust against variations in illumination and small local deformations. The use of building footprints helps reduce the false alarms due to changes in non-building areas. The 2010 Haiti earthquake is analyzed with the suggested method and 72% true positive rate and 29% false positive rate are obtained for detection of collapsed buildings with respect to the ground truth data of UNITAR/UNOSAT.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Development of an indoor navigation system using NFC technology
    (IEEE, 2011) Özdenizci Köse, Büşra; Ok, Kerem; Coşkun, Vedat; Aydın, Mehmet Nafiz
    Existing indoor navigation systems face with many different technical and usability problems. In this paper we present a Near Field Communication (NFC) based indoor navigation system called NFC Internal in order to eliminate the current indoor navigation problems. NFC Internal enables an easy data transfer for indoor navigation systems just by touching tags spread over a building or a complex. The proposed system has several benefits and has potential to increase the usability of these systems. We discuss the system requirements and explain the phases of NFC Internal through use cases.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Uzaktan algılanan görüntülerde bina yoğunluğu kestirimi için derin öğrenme
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-09) Süberk, Nilay Tuğçe; Ateş, Hasan Fehmi
    Bu bildiri, derin öğrenme yöntemleri uygulayarak uzaktan algılamalı optik görüntülerde bina yoğunluğunun noktasal olarak kestirilmesi ile ilgilidir. Bu çalışma kapsamında, evrişimsel sinir ağına (ESA) dayalı derin öğrenme yöntemlerine başvurulmuştur. Önceden eğitilmiş, VGG-16 ve FCN-8s derin mimarileri bu probleme uyarlanmış ve ince ayar verilerek eğitilmiştir. Kestirilen değerler yerleşim bölgelerinde bina yoğunluk haritası oluşturmak için kullanılmıştır. Her iki mimarinin karşılaştırmalı benzetim sonuçları, güdümlü eğitim için binaları gösteren detaylı haritalara ihtiyaç duyulmadan hassas yoğunluk kestirimi yapılabileceğini göstermektedir.