Automated Storey Separation and Door and Window Extraction for Building Models from Complete Laser Scans
Notice bibliographique
Résumé
Heritage buildings are often lost without being adequately documented. Significant research has gone into automated building modelling from point clouds, challenged by irregularities in building design and the presence of occlusion-causing clutter and non-Manhattan World features. Previous work has been largely focused on the extraction and representation of walls, floors, and ceilings from either interior or exterior single storey scans. Significantly less effort has been concentrated on the automated extraction of smaller features such as windows and doors from complete (interior and exterior) scans. In addition, the majority of the work done on automated building reconstruction pertains to the new-build and construction industries, rather than for heritage buildings. This work presents a novel multi-level storey separation technique as well as a novel door and window detection strategy within an end-to-end modelling software for the automated creation of 2D floor plans and 3D building models from complete terrestrial laser scans of heritage buildings. The methods are demonstrated on three heritage sites of varying size and complexity, achieving overall accuracies of 94.74% for multi-level storey separation and 92.75% for the building model creation. Additionally, the automated door and window detection methodology achieved absolute mean dimensional errors of 6.3 cm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».