Deep Learning–Based Automated Generation of Material Data with Object–Space Relationships for Scan to BIM

点云 建筑信息建模 计算机科学 分割 自动化 对象(语法) 展开图 人工智能 可用性 点(几何) 空格(标点符号) 计算机视觉 工程制图 工程类 几何学 人机交互 机械工程 数学 操作系统 化学工程 相容性(地球化学)
作者
Sohyun Kim,Kwangbok Jeong,Taehoon Hong,Jaehong Lee,Jaewook Lee
出处
期刊:Journal of Management in Engineering [American Society of Civil Engineers]
卷期号:39 (3) 被引量:8
标识
DOI:10.1061/jmenea.meeng-5143
摘要

Conventional scan to building information modeling (BIM) automation mainly deals with geometry. However, one of its limitations is the time it takes and the costs in generating material. Therefore, this study proposes an automated scan-to-BIM method considering both the geometry and material of building objects. It recognizes the geometry from a point cloud and the material from panorama images through deep learning–based semantic segmentation. The two extracted pieces of data are merged, and the BIM objects with material are automatically generated by using Dynamo. Here, the object–space relationships were applied to increase the accuracy of the material data to be included in the BIM object. As the result, the accuracy was improved by 48.66% compared with before the application. The proposed method can contribute to the improvement of the as-built BIM model usability because it can automatically generate a BIM model by reflecting the material, as well as the geometry of the existing building.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
张雯思发布了新的文献求助10
1秒前
HuSP完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
zzcres完成签到,获得积分10
2秒前
anna发布了新的文献求助10
4秒前
勤奋梨愁发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
潘善若发布了新的文献求助10
5秒前
momo发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
10秒前
12秒前
诺奇完成签到,获得积分10
14秒前
潘善若发布了新的文献求助10
16秒前
乖猫要努力应助猪猪hero采纳,获得10
16秒前
19秒前
19秒前
科目三应助不学无术采纳,获得10
19秒前
MrSong完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
momo发布了新的文献求助10
23秒前
小曾应助安静的万声采纳,获得10
24秒前
高贵的飞阳完成签到,获得积分10
24秒前
小梦发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
26秒前
科研通AI5应助GooJohn采纳,获得10
27秒前
Ava应助yyy采纳,获得10
31秒前
善学以致用应助yyy采纳,获得10
31秒前
共享精神应助yyy采纳,获得10
31秒前
李健的小迷弟应助yyy采纳,获得10
31秒前
JamesPei应助yyy采纳,获得10
31秒前
共享精神应助yyy采纳,获得10
31秒前
潘善若发布了新的文献求助10
31秒前
LL完成签到,获得积分10
32秒前
hu完成签到,获得积分10
34秒前
34秒前
35秒前
久久应助CSPC001采纳,获得10
36秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253814
捐赠科研通 3270066
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136