Proje Türü: TÜBİTAK
Proje Adı: Karmaşık Sahnelerde Nesne Tespiti ve Segmentasyonu için Yapı Farkındalıklı İkinci Dereceden Görsel Tokenler
Başlangıç tarihi: 15 Ocak 2026
Bitiş Tarihi: Devam Ediyor
Proje Referans Numarası: 125E744
Bütçe: 2.155.662 TL
Program: TÜBİTAK 1001
Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Levent KARACAN
Özet: Yüksek dokulu, kamufleli veya örtüşen yapısal öğeler içeren görüntülerde nesne tespiti ve segmentasyonu oldukça zorlu görevlerdir. Medikal görüntülerde organ sınırlarının belirsizliği, doğal ortamlarda kamufle nesnelerin görünmezliği ve endüstriyel görüntülerde küçük veya örtüşen nesnelerin varlığı, mevcut yöntemlerin güvenilirliğini önemli ölçüde sınırlar. Güncel derin öğrenme tabanlı modeller, özellikle U-Net gibi evrişimsel mimariler, piksel düzeyinde segmentasyon sağlasa da karmaşık görüntülerde global yapısal ilişkileri ve nesne sınırlarını tam olarak yakalayamaz. Görüntü Dönüştürücüler (Vision Transformers, ViT) tabanlı modeller ise sabit boyutlu kare tokenlerle çalıştığından, yerel geometrik ve yapısal bilgileri büyük ölçüde kaybeder. Bu durum, özellikle medikal, mikroskopik ve çok dokulu sahnelerde doğruluğu sınırlar. Bu proje, yapı farkındalıklı ikinci dereceden görsel tokenler geliştirerek zorlu ortamlarda nesne tespiti ve segmentasyonu iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Temel hipotezimiz, bu tokenlerin hem dokusal hem de geometrik bilgiyi sabit boyutlu tokenlere kıyasla daha iyi koruyarak segmentasyon doğruluğunu artıracağıdır. Önerilen yaklaşım üç ana bileşenden oluşmaktadır: (i) görüntülerin yapıya uyumlu adaptif tokenleştirilmesi, (ii) tokenler üzerinde ikinci dereceden bilgilerin modellenmesi ve (iii) tokenler arası karmaşık ilişkileri yakalayan ikinci dereceden etkileşim modüllerinin geliştirilmesi. Akademik olarak, önerilen yöntem zorlu görsel ortamlarda yapısal bilgiyi daha etkin koruyarak bilgisayarlı görü alanında yeni araştırma yönleri açacaktır. Endüstriyel olarak ise güvenlik, kalite kontrol ve medikal teşhis gibi kritik uygulamalarda daha doğru ve güvenilir segmentasyon sağlayarak operasyonel verimlilik ve güvenliği artırması beklenmektedir.
Proje Türü: TÜBİTAK
Proje Adı: Türkiye Kültürel Mirası Yapılarının Akıllı Yönetim ve Restorasyonu için Tarihi Yapı Bilgi Modelleme Sisteminin Geliştirilmesi
Başlangıç tarihi: 01 Kasım 2019
Bitiş Tarihi: 01 Kasım 2022
Proje Referans Numarası: 119Y038
Bütçe: 732.490 TL
Program: TÜBİTAK 1001
Proje Yürütücüsü: Doç. Dr. Bülent HAZNEDAR
Özet: BIM, yapıların tasarımı, yapımı ve işletimini daha etkin ve insan odaklı yapılmasını öngören, parametrik modelleme ve simülasyon teknolojileri ile desteklenen, disiplinler arası takım çalışmasını sağlayan bütüncül bir tasarım, yapım ve yönetim metodudur. BIM, ayrıca, yapı ve içerdiği varlıklara ait geometrik ve semantik veriden oluşan üç boyutlu bir parametrik model oluşturulmasına ve bu model üzerinden, erken tasarım evresinden, yapım ve işletim evresine kadar süreçlerle ilgili faaliyetlerin yönetilmesine imkân verir. Yapı bilgi modelleri ve çalışma sistematiği, kültürel miras yapıları bağlamında da kullanılmakta ve bu amaçlı kullanımına HBIM (Heritage Building Information Modelling / Kültürel Miras Yapı Bilgi Modellemesi) adı verilmektedir. Proje kapsamında noktalar kümesi halinde olan veri seti kullanılarak BIM modelleri üretebilecek algoritma ve yazılım geliştirme faaliyetleri gerçekleştirilmektedir. Bu projede noktalar kümesi için vaka çalışmaları olarak Gaziantep’te tarihi miras yapıları kullanılmıştır. Bu süreçte en iyi sonuç verecek nesne tanıma ve desen eşleştirme teknikleri incelenmiş ve bu tekniklerin otomatik tanıma sistemine dönüştürme potansiyelleri değerlendirilmiştir. Çalışmayı sürdürülebilir bir bağlama oturtabilmek için bu akıllı ve parametrik modellerinin kültürel miras bina bilgi modelleme ve yönetimi (HBIM) sistematiği içinde bakım ve yönetimi süreç ve senaryoları da ele alınmıştır.