Extending IFC for Fire Emergency Real-Time Management Using Sensors and Occupant Information
Notice bibliographique
Résumé
The increasing complexity of buildings has brought some difficulties for emergency response. When fires occur in a building, limited perception regarding the disaster area and occupants can increase the probability of injuries and damages. Thus, the availability of comprehensive and timely information may help understand the existing conditions and plan an efficient evacuation. For this purpose, Building Information Modeling (BIM) should be integrated with three sets of information: (1) occupancy that defines the type of space usage; (2) occupants’ information; and (3) sensory data. The Industry Foundation Classes (IFC), as a standard of BIM, has the definitions for all areas, volumes, and elements of a building. IFC also has the basic definitions of sensor and occupant entities. However, these entities do not provide enough dynamic and accurate information for supporting emergency management systems. This paper aims to extend IFC for fire emergency real-time management using sensors and occupants’ information. The specific objectives of this paper are: (1) extending IfcSensor entity for occupant’s sensors; (2) adding new attributes to IfcOccupant to support emergency response operations and defining a new entity for occupancy; and (3) defining the relationships between sensors, occupants, occupancy, time series, and building components in the context of building evacuation. The feasibility of the proposed method is discussed using a case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».