THE INTEGRATION OF A SCAN-TO-HBIM PROCESS IN BIM APPLICATION: THE DEVELOPMENT OF AN ADD-IN TO GUIDE USERS IN AUTODESK REVIT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In recent years, the generative process of building information modeling (BIM) digital models oriented to the digitisation of heritage buildings has been supported by the development of new modeling tools, able to integrate the point cloud data produced by laser scanning and digital photogrammetry in major modeling software applications such as Autodesk Revit and Graphisoft Archicad. Architectural and structural elements of churches, castles, and historical monuments such as complex vaults, arches, decorations and ornaments, irregular walls with a variable section and wall stratigraphy require higher levels of detail (LOD) and information (LOI) than new buildings. Consequently, the structure of a BIM model oriented to represent heritage buildings (HBIM) required the definition of a new digital process capable of converting the traditional techniques to the generation of 'unique' digital models able to connect different type of information. Consequently, the generation of 'new' 3D objects able to follow the constructive logic of the detected artefact has required the establishment of new grades of generation (GOG) and accuracy (GOA) to reduce the time and cost of the scan-to-BIM process. The main challenge of this research was the integration of these new modeling requirements in BIM software through the development of an add-in for one of the most used BIM software (Autodesk Revit). Through the generation of the complex vaulted system of the Basilica of Collemaggio (L’Aquila, Italy) and one of the most famous monuments of northern Italy (Arch of Peace in Milan, Italy), the following research shows how it was possible to support users in the HBIM generation, reducing the modeling impact of complex shapes from point cloud data and increasing information sharing for different BIM-based analysis, disciplines and users.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».