Building image reconstruction and dimensioning of the envelope from two-dimensional perspective drawings
Notice bibliographique
Résumé
In the construction industry, a project typically begins with the creation of two-dimensional (2D) building plans, defining the client’s specifications. Using these plans, a digital three-dimensional (3D) model is developed to visualize the anticipated outcome and to verify the model’s alignment with the client’s expectations. The process of converting from 2D to 3D can become time-intensive if there is a need for modifications or if the project’s overall complexity is high. To enhance efficiency and accuracy, this research introduces an end-to-end framework referred to as BIRD which stands for B uilding I mage R econstruction and D imensioning. BIRD is capable of accepting five 2D perspective drawings of a building as inputs and generating a proportionate 3D model of the building envelope as an output. This is accomplished through the integration of multiple techniques that use convolutional neural networks to extract a refined set of line segments, identify measurements, and align each perspective with the floor plan drawing. The key contributions of this study includes: (1) a novel deep learning model designed for the identification of line segments in building plans; (2) novel algorithms that facilitate the generation of information required for 3D modeling; (3) an end-to-end framework for building reconstruction; and (4) novel performance metrics specifically tailored for the 2D to 3D conversion challenge. The practical application of this research was validated through the use of complete building plans provided by an industry partner. In summary, it was observed that BIRD demonstrated high accuracy in the creation of 3D visualizations, highlighting its real-world efficacy. • A framework is proposed to convert 2D building plans into 3D envelope models. • A novel dual-branch approach is used to extract line segments from building plans. • A novel algorithmic approach works to wrap line segments in three-dimensional spaces. • The framework is ran on building plans from an industry partner with high accuracy. • A preliminary user interface is described to highlight the practical use in industry.
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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 ».