Yazar
Ağırbaş, Aslı
Basım Tarihi
2024-09
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
Yapısal analiz, Derin öğrenme, Örnek segmentasyonu, Maske RCNN, Karşılıklı çerçeve yapıları
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0926-5805
Kayıt Numarası
9de5a97b-1e7d-4e91-84b5-cc86537d7ddf
Lokasyon
Mimarlık
Tarih
2024-09
Örnek Metin
Mimari eskizler için yapısal analizler yapılırken iki boyutlu (2D) eskizleri 3D modellere dönüştürebilen sistemler gereklidir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için bu makale, derin öğrenme algoritmalarının bu dönüşüm sürecine nasıl yardımcı olabileceğine odaklanıyor. 2B çizimlerdeki karşılıklı çerçeve yapılarının (RF'ler) iki tür kısa ışınını tespit etmek ve ayırt etmek için Maske RCNN ile örnek bölümleme tekniğini kullanan bir model sunar ve bu bilgiyi, yapısal analizlerini gerçekleştirmek için RF'lerin 3B modelinin sistematik oluşturulmasında kullanır. Sonuçlar, modelin, maskeleme ve sınıflandırma yoluyla ışın türlerini 2 boyutlu çizimlerde kümeleme, ilgisiz arka plan nesnelerini ortadan kaldırma, maskeleme bilgilerini kullanarak parametrik RF'ler oluşturma ve yapısal analiz gerçekleştirme yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir. Tasarım sürecini optimize etmeye ve kolaylaştırmaya yardımcı olan model, mimarlar veya mühendisler tarafından kullanılabilir. Bu makale, entegre modelleme sistemlerinin oluşturulmasına yönelik gelecekteki çalışmalara ilham verecektir.
DOI
10.1016/j.autcon.2024.105515
Cilt
165
