3b Nesne Modelleme ve Haritalama

Eğitim Şekli

Yüz Yüze

Ön Koşullar, Diğer Koşullar

Yok

Önerilen Destekleyici Dersler

Fotogrametri

Dersin İçeriği

3D modelleme ve haritalama kavramı, görüntü bazlı yöntemler, lazer tarama yöntemleri ile modelleme yaklaşımı, yakın menzil 3B Modelleme yöntemleri, fotogrametri, LIDAR ve yersel tarama teknikleri, bilgisayarlı görü teknolojisi ile 3B modelleme, UAV fotogrametrisi ile harita üretimi ve 3B modelleme, stereo model ve epipolar geometri, sanal digital 3Bşehir modelleme, robotics

Haftalık Ders İzlencesi

1) 3D modelleme ve haritalama kavramı, tanım ve giriş
2) Yakın menzil 3B Modelleme yöntemleri, görüntü bazlı yöntemler, lazer tarama yöntemleri ile modelleme yaklaşımı
3) Görüntü bazlı modelleme, standart stereo fotogrametrik yöntemler, çift resime dayalı yöntemler, düşük maliyetli (low –cost) yöntemler
4) 3D modellemede Artırılmış Gerçeklik (augmented reality) ve fotogrametri
5) UAV fotogrametrisi ile harita üretimi ve 3B modelleme, temel tanımlar, UAV/UAS türleri-sınıflandırma,
6) UAV fotogrametrisinde uçuş planlaması, kamera kalibrasyonu ve görüntü triyangulasyonu, 3D detay/yüzey oluşturma ve detay çıkarımı, üstünlükleri- kısıtlar ve gelecek perspektif
7) Alçak yükseklikli görüntüleme teknolojileri (ultra hafif uçaklar, balon, …) ve 3D modelleme, ölçme donanımları ve mekanizmalar, veri işleme
8) Arasınav
9) Yersel lazer tarama (3D scanning) teknolojisi, laser taramanın çalışma prensibi, donanım, post-processing, nokta bulutundan 3D CAD modeli oluşturma, EKK ile eşleme yöntemi
10) LIDAR ve fotogrametri tekniği entegrasyonu, Drone Lidar ile 3D modelleme
11) Bilgisayarlı görü (computer vision) ile 3B modelleme, veri elde etme, yöntemler ve matematik modeller
12) Bilgisayarlı görüde stereo model ve epipolar geometri, kamera sistemi ve gerçekleştirme, registration, yüzey entegrasyonu, doku haritalama
13) Sanal 3D şehir modelleme, CBS tabanlı 3D kent bilgi sistemi, 3D detay ve semboloji kavramı,
14) Robotics ve 3B modelleme
15) Örnek proje uygulamaları
16) Yarıyıl sonu sınavı

Önerilen/İstenen Ders Kaynakları

1- 1-Image Based Measurement Systems: Object Recognition and Parameter Estimation, F. Van Der Haijden ,1995 2-Principles of Digital Image Processing: Advanced Methods, Wilhelm Burger, 2012 3-Computer Vision, D.H. Ballard, C.M. Brown; Prentice-Hall Inc New Jersey, 1982 4-From Surfaces to Objects: Computer Vision and Three Dimensional Scene Analysis , R. B. Fisher; John Wiley and Sons Ltd, 1989 5- Luhmann, 2000, Close Range Photogrammetry, Herbert Wichmann Verlag, Heidelberg, Germany. 6- Yongru Huang, (2001), A digital photogrammetry system for industrial monitoring, University of New South Wales. 6- Karara H.M., (Edt.), (1989), Non-topographic Photogrammetry, ASPRS, 7- Atkinson, K.B., (1996), Close Range Photogrammetry and Machine Vision, Whittles Pub.,.

Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi

1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Alıştırma ve Uygulama
4) Bireysel Çalışma

Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri

Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı	40%
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı	60%
Toplam	100%

Dersin Eğitim Dili

Türkçe

Mesleki Uygulama

İstenmemekte