Mohammadamin Manouchehri
XLI Cycle IDAUP (A. Y. 2025-2026)
Home Institution: University of Ferrara
Disciplinary sector:
Main Supervisor: Marco Medici (Inception s.r.l.)
Co-Supervisor: Mario Ferrari (Polis University, Tirana)
ORCID ID:
Concise CV (English version)
Mohammadamin Manouchehri, MSc in Photogrammetry Engineering from K. N. Toosi University of Technology, Tehran, is a doctoral candidate at the University of Ferrara, Department of Architecture. His background spans computer vision, LiDAR systems, and sensor calibration, with professional experience in computer vision development and data fusion. He has published in Q1 journals including Measurement and presented at the ISPRS Geospatial Conference. His current research focuses on integrating artificial intelligence with 3D surveying methods to advance architectural documentation.
Concise CV (Italian version)
Mohammadamin Manouchehri, MSc in Ingegneria della Fotogrammetria presso la K. N. Toosi University of Technology di Teheran, è dottorando presso l'Università di Ferrara, Dipartimento di Architettura. Il suo background comprende visione artificiale, sistemi LiDAR e calibrazione di sensori, con esperienza professionale nello sviluppo di computer vision e nella fusione di dati. Ha pubblicato su riviste Q1, tra cui Measurement, e ha presentato alla Conferenza Geospaziale ISPRS. La sua ricerca attuale si concentra sull'integrazione dell'intelligenza artificiale con i metodi di rilievo 3D per avanzare la documentazione architettonica.
Research proposal (English version)
Title: Advanced Architectural 3D Modeling Supported by AI Methods
Description: This research explores the integration of artificial intelligence with conventional 3D surveying techniques — photogrammetry and laser scanning — to enhance precision, efficiency, and completeness in architectural documentation. The research develops AI-driven tools for generating complex geometries, optimizing 3D modeling workflows, reconstructing repetitive facade structures, and compensating for the limitations of passive and active sensors. By combining machine learning with established surveying methods, this work aims to modernize architectural 3D documentation practices, reducing time and resource consumption while broadening applications across contemporary architecture and cultural heritage.
Keywords: Artificial intelligence, 3D modeling, photogrammetry, laser scanning, architectural documentation, cultural heritage
Research proposal (Italian version)
Titolo: Modellazione Architettonica 3D Avanzata Supportata da Metodi di Intelligenza Artificiale
Descrizione: Questa ricerca esplora l'integrazione dell'intelligenza artificiale con le tecniche tradizionali di rilievo 3D — fotogrammetria e laser scanning — per migliorare la precisione, l'efficienza e la completezza nella documentazione architettonica. La ricerca sviluppa strumenti basati sull'IA per la generazione di geometrie complesse, l'ottimizzazione dei flussi di lavoro nella modellazione 3D, la ricostruzione di strutture ripetitive nelle facciate degli edifici e la compensazione delle limitazioni dei sensori passivi e attivi. Combinando il machine learning con i metodi di rilievo consolidati, questo lavoro mira a modernizzare le pratiche tradizionali di documentazione architettonica 3D, riducendo il consumo di tempo e risorse e ampliando le applicazioni nell'architettura contemporanea e nel patrimonio culturale.
Parole chiave: Intelligenza artificiale, modellazione 3D, fotogrammetria, laser scanning, documentazione architettonica, patrimonio culturale
