論文の概要: A-Scan2BIM: Assistive Scan to Building Information Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18166v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 01:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 18:29:31.407987
• Title: A-Scan2BIM: Assistive Scan to Building Information Modeling
• Title（参考訳）: A-Scan2BIM:情報モデリング構築支援スキャン
• Authors: Weilian Song, Jieliang Luo, Dale Zhao, Yan Fu, Chin-Yi Cheng, Yasutaka Furukawa
• Abstract要約: 本稿では,大規模クラウドをビルディングインフォメーション・モデリング・アプリケーションの標準化されたデジタル表現に変換するアーキテクト支援システムを提案する。 本稿では, 再建作業の順序がいかに自然であるかを計測する新しい指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.128574719493365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes an assistive system for architects that converts a large-scale point cloud into a standardized digital representation of a building for Building Information Modeling (BIM) applications. The process is known as Scan-to-BIM, which requires many hours of manual work even for a single building floor by a professional architect. Given its challenging nature, the paper focuses on helping architects on the Scan-to-BIM process, instead of replacing them. Concretely, we propose an assistive Scan-to-BIM system that takes the raw sensor data and edit history (including the current BIM model), then auto-regressively predicts a sequence of model editing operations as APIs of a professional BIM software (i.e., Autodesk Revit). The paper also presents the first building-scale Scan2BIM dataset that contains a sequence of model editing operations as the APIs of Autodesk Revit. The dataset contains 89 hours of Scan2BIM modeling processes by professional architects over 16 scenes, spanning over 35,000 m^2. We report our system's reconstruction quality with standard metrics, and we introduce a novel metric that measures how natural the order of reconstructed operations is. A simple modification to the reconstruction module helps improve performance, and our method is far superior to two other baselines in the order metric. We will release data, code, and models at a-scan2bim.github.io.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模クラウドをビルディングインフォメーション・モデリング(BIM)アプリケーションのためのビルディングの標準化されたデジタル表現に変換するアーキテクト支援システムを提案する。 このプロセスはScan-to-BIMと呼ばれ、プロの建築家による1つの建物のフロアでも何時間も手作業を必要とする。 この論文は、Scan-to-BIMプロセスを置き換えるのではなく、アーキテクトを支援することに焦点を当てている。 具体的には、センサデータを取得し、履歴(現在のBIMモデルを含む)を編集し、プロのBIMソフトウェア(Autodesk Revit)のAPIとしてモデル編集操作の順序を自動回帰予測する支援システムScan-to-BIMを提案する。 また,Autodesk RevitのAPIとして,一連のモデル編集操作を含む,最初のビルディングスケールScan2BIMデータセットを提案する。 89時間のscan2bimモデリングプロセスが16シーン以上あり、35,000m^2を超える。 そこで本研究では,本システムの再構築品質を標準指標として報告し,再構築作業の順序がどの程度自然であるかを測定する新しい指標を提案する。 再構成モジュールの簡単な修正は性能の向上に役立ち,本手法は他の2つの基準よりもはるかに優れている。 データ、コード、モデルはa-scan2bim.github.ioでリリースします。

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