論文の概要: Automated Translation of Rebar Information from GPR Data into As-Built BIM: A Deep Learning-based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15448v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 21:54:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 14:34:16.825836
• Title: Automated Translation of Rebar Information from GPR Data into As-Built BIM: A Deep Learning-based Approach
• Title（参考訳）: GPRデータからAs-Built BIMへの残響情報の自動翻訳:ディープラーニングによるアプローチ
• Authors: Zhongming Xiang, Ge Ou, Abbas Rashidi
• Abstract要約: 地中貫入レーダ(GPR)は、表面要素とリバーを備えたBIMを開発するための潜在的なソリューションを提供する。 我々は,より高速なR-CNNに基づいて,GPRデータとビルディング情報モデリングをリンクする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9023847175654602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building Information Modeling (BIM) is increasingly used in the construction industry, but existing studies often ignore embedded rebars. Ground Penetrating Radar (GPR) provides a potential solution to develop as-built BIM with surface elements and rebars. However, automatically translating rebars from GPR into BIM is challenging since GPR cannot provide any information about the scanned element. Thus, we propose an approach to link GPR data and BIM according to Faster R-CNN. A label is attached to each element scanned by GPR for capturing the labeled images, which are used with other images to build a 3D model. Meanwhile, Faster R-CNN is introduced to identify the labels, and the projection relationship between images and the model is used to localize the scanned elements in the 3D model. Two concrete buildings is selected to evaluate the proposed approach, and the results reveal that our method could accurately translate the rebars from GPR data into corresponding elements in BIM with correct distributions.
• Abstract（参考訳）: 建設業界ではビル情報モデリング(BIM)がますます使われているが、既存の研究は組み込まれたリバーを無視していることが多い。 地中貫入レーダ(GPR)は、表面要素とリバーを備えたBIMを開発するための潜在的なソリューションを提供する。 しかしながら、GPRがスキャンされた要素に関する情報を一切提供できないため、GPRからBIMへの自動翻訳は困難である。 そこで我々は,Faster R-CNNによるGPRデータとBIMをリンクする手法を提案する。 gprがスキャンした各要素にラベルを付けてラベル付き画像をキャプチャし、他の画像とともに3dモデルを構築する。 一方、ラベルを識別するためにより高速なR-CNNを導入し、画像とモデルの間の投影関係を利用してスキャンした要素を3Dモデルにローカライズする。 提案手法を評価するために2つのコンクリート構造物を選定し, 本手法により, GPRデータからBIMの対応する要素への正確な変換が可能となった。

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