6 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 6 / 6
Yayın Mülteci barınaklarının uydu görüntülerinden çoklu-sınıflı çizge-kesme bölütleme ve gölge bilgisi kullanılarak otomatik sezimi(IEEE, 2014-04-23) Kucur Ergünay, Şerife Seda; Kahraman, Fatih; Ateş, Hasan FehmiBu çalışmada, mülteci kamplarında bulunan yaşam alanlarının/barınakların (çadır, konteynır vb.) uydu ve hava görüntülerinden otomatik olarak sezimi ve sayımına yönelik bir yöntem tanıtılmaktadır. Mülteci kamplarındaki barınakların çok yüksek çözünürlüklü (VHR) görüntülerde dahi çok küçük boyuta sahip, belli bir alanda çok sık ve bazen karmaşık şekilde yerleştirilmiş ve arkaplan ile ayrıştırılması zor nesnelere denk geliyor olması otomatik barınak/çadır sezim ve sayımını zorlaştırmaktadır. Bahsedilen problemin çözümüne yönelik olarak çok sınıflı çizge-kesme (graph-cut) bölütlemesi ve gölge bilgisinin kullanıldığı özgün bir yöntem çalışma kapsamında önerilmektedir. Buna göre, ilk adımda çizge-kesme bölütleme yöntemi ve morfoloji işlemleri uygulanarak çadır sezimi yapılmıştır. Bu adımda sezilememiş çadırların bulunabilmesi için ikinci bir adımda çadırların gölge bilgisinden faydalanılmıştır. En son adımda gradyan-tabanlı eşikleme yöntemi ile yanlış tespitlerin elenmesi amaçlanmıştır. Önerilen yöntem, özellikle karmaşık yerleşim düzenine sahip mülteci kampları (çadırkent) üzerinde test edilmiştir. Yöntemin başarımı kesinlik (precision) ve geri getirme (recall) kriterlerine göre belirlenmiştir. Elde edilen ortalama kesinlik ve geri getirme başarımları sırasıyla %91.9 ve %90.0 olup problemin zorluğu göz önünde bulundurulduğunda umut vadedici bir sonuçtur.Yayın An emprical point error model for TLS derived point clouds(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 2016) Özendi, Mustafa; Akça, Mehmet Devrim; Topan, HüseyinThe random error pattern of point clouds has significant effect on the quality of final 3D model. The magnitude and distribution of random errors should be modelled numerically. This work aims at developing such an anisotropic point error model, specifically for the terrestrial laser scanner (TLS) acquired 3D point clouds. A priori precisions of basic TLS observations, which are the range, horizontal angle and vertical angle, are determined by predefined and practical measurement configurations, performed at real-world test environments. A priori precision of horizontal (??) and vertical (??) angles are constant for each point of a data set, and can directly be determined through the repetitive scanning of the same environment. In our practical tests, precisions of the horizontal and vertical angles were found as ??=±36.6 and ??=±17.8, respectively. On the other hand, a priori precision of the range observation (??) is assumed to be a function of range, incidence angle of the incoming laser ray, and reflectivity of object surface. Hence, it is a variable, and computed for each point individually by employing an empirically developed formula varying as ??=±2a'12 mm for a FARO Focus X330 laser scanner. This procedure was followed by the computation of error ellipsoids of each point using the law of variance-covariance propagation. The direction and size of the error ellipsoids were computed by the principal components transformation. The usability and feasibility of the model was investigated in real world scenarios. These investigations validated the suitability and practicality of the proposed method.Yayın Co-registration of 3d point clouds by using an errors-in-variables model(Copernicus Gesellschaft MBH, 2012-08-25) Aydar, Umut; Altan, Mehmet Orhan; Akyılmaz, Orhan; Akça, Mehmet DevrimCo-registration of point clouds of partially scanned objects is the first step of the 3D modeling workflow. The aim of co-registration is to merge the overlapping point clouds by estimating the spatial transformation parameters. In the literature, one of the most popular methods is the ICP (Iterative Closest Point) algorithm and its variants. There exist the 3D least squares (LS) matching methods as well. In most of the co-registration methods, the stochastic properties of the search surfaces are usually omitted. This omission is expected to be minor and does not disturb the solution vector significantly. However, the a posteriori covariance matrix will be affected by the neglected uncertainty of the function values. This causes deterioration in the realistic precision estimates. In order to overcome this limitation, we propose a new method where the stochastic properties of both (template and search) surfaces are considered under an errors-in-variables (EIV) model. The experiments have been carried out using a close range laser scanning data set and the results of the conventional and EIV types of the ICP matching methods have been compared.Yayın VİSKON-RS : Uzaktan algılama ile hızlı afet hasar analiz yazılımı(IEEE, 2015-06-19) Kahraman, Fatih; İmamoğlu, Mümin; Özcan, Büşra Yüksel; Huruoğlu, Cengiz; Alasağ, Tolga; Gemici, Ömer Faruk; Hocaoğlu, Muhammet A.; Ateş, Hasan FehmiAfet sonrası, acil müdahale ekiplerinin yönlendirilmesi ve iyileştirme çalışmalarının planlanması amacıyla hızlı hasar değerlendirmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, AFAD ihtiyaçları doğrultusunda uzaktan (uzay/hava) algılama teknolojileri ile elde edilen görüntülerin afet hasar analizinde kullanılmasına yönelik VİSKON-RS yazılımı geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılım; deprem, sel ve orman yangını gibi afet türlerinin hasar analizlerine özelleşmiş uygulamalar içermektedir. Ayrıca genel görüntü analizinde kullanılabilecek değişiklik analizi, eğitimli/eğitimsiz sınıflandırma, nesne tabanlı görüntü analizi ve doku analizi gibi uygulamalar yazılıma entegre edilmiştir. VİSKON-RS yazılımın temel amacı, afet sonrası uzaktan algılama verilerinin, açılması, işlenmesi, analiz edilmesi, sonuçların sergilenmesi ve karar destek sistemlerine aktarılması adımlarını içeren bütünleşik bir yazılım çözümü sunmaktır.Yayın Disaster damage assessment for buildings using self-similarity descriptor(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc, 2015) Kahraman, Fatih; İmamoğlu, Mümin; Ateş, Hasan FehmiAssessment 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.Yayın Uzaktan algılanan görüntülerde bina yoğunluğu kestirimi için derin öğrenme(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-09) Süberk, Nilay Tuğçe; Ateş, Hasan FehmiBu 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.
