Fugu-MT 論文翻訳(概要): Urban GeoBIM construction by integrating semantic LiDAR point clouds with as-designed BIM models

論文の概要: Urban GeoBIM construction by integrating semantic LiDAR point clouds with as-designed BIM models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11719v1
Date: Sun, 23 Apr 2023 18:16:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-25 16:45:11.605456
Title: Urban GeoBIM construction by integrating semantic LiDAR point clouds with as-designed BIM models
Title（参考訳）: 意味的LiDAR点雲とAs-Designed BIMモデルの統合による都市GeoBIMの構築
Authors: Jie Shao, Wei Yao, Puzuo Wang, Zhiyi He, Lei Luo
Abstract要約: グローバルナビゲーション衛星システムと統合された光検出・測光(LiDAR)は、地理的に参照された空間情報を提供することができる。グローバルナビゲーション衛星システムと統合された光検出・測光(LiDAR)は、地理的に参照された空間情報を提供することができる。 LiDARデータセットの全体セグメンテーション精度は最大90%に達し、BIMモデルの平均位置推定精度は極状物体が0.023m、建物が0.156mである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.081640657066227
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Developments in three-dimensional real worlds promote the integration of geoinformation and building information models (BIM) known as GeoBIM in urban construction. Light detection and ranging (LiDAR) integrated with global navigation satellite systems can provide geo-referenced spatial information. However, constructing detailed urban GeoBIM poses challenges in terms of LiDAR data quality. BIM models designed from software are rich in geometrical information but often lack accurate geo-referenced locations. In this paper, we propose a complementary strategy that integrates LiDAR point clouds with as-designed BIM models for reconstructing urban scenes. A state-of-the-art deep learning framework and graph theory are first combined for LiDAR point cloud segmentation. A coarse-to-fine matching program is then developed to integrate object point clouds with corresponding BIM models. Results show the overall segmentation accuracy of LiDAR datasets reaches up to 90%, and average positioning accuracies of BIM models are 0.023 m for pole-like objects and 0.156 m for buildings, demonstrating the effectiveness of the method in segmentation and matching processes. This work offers a practical solution for rapid and accurate urban GeoBIM construction.
Abstract（参考訳）: 3次元実世界の発展は、都市建設においてGeoBIMとして知られる地理情報と構築情報モデル(BIM)の統合を促進する。グローバルナビゲーション衛星システムと統合された光検出・測位(lidar)は、地理参照空間情報を提供することができる。しかし、詳細な都市GeoBIMの構築は、LiDARデータ品質の観点からの課題となっている。ソフトウェアから設計されたBIMモデルは幾何情報に富んでいるが、正確な地理的参照位置がないことが多い。本稿では,LiDAR点雲とBIMモデルを組み合わせた都市景観の再構築手法を提案する。最先端のディープラーニングフレームワークとグラフ理論は、まずLiDARポイントクラウドセグメンテーションのために組み合わせられる。次に、オブジェクトポイントクラウドと対応するBIMモデルを統合するために、粗粒度マッチングプログラムを開発する。その結果、LiDARデータセットの全体セグメンテーション精度は最大90%に達し、BIMモデルの平均位置精度は極状物体が0.023m、建物が0.156mであり、セグメンテーションおよびマッチングプロセスにおける手法の有効性が示された。この研究は、高速かつ正確なGeoBIM建設のための実用的なソリューションを提供する。

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