論文の概要: Scan-to-BIM for As-built Roads: Automatic Road Digital Twinning from Semantically Labeled Point Cloud Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12404v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 08:48:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 19:56:37.295161
- Title: Scan-to-BIM for As-built Roads: Automatic Road Digital Twinning from Semantically Labeled Point Cloud Data
- Title（参考訳）: 既設道路用スキャン・ツー・BIM:逐次ラベル付きポイントクラウドデータによる自動道路デジタルツインニング
- Authors: Yuexiong Ding, Mengtian Yin, Ran Wei, Ioannis Brilakis, Muyang Liu, Xiaowei Luo,
- Abstract要約: 意味的ラベル付きポイントクラウドデータ(PCD)に基づく道路gDT自動作成のための新しいスキャン・ツー・ビルディング情報モデリングフレームワークを提案する。
提案手法は, 平均距離誤差1.46cm, 処理速度6.2m, 総距離1200mである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.962711946070804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Creating geometric digital twins (gDT) for as-built roads still faces many challenges, such as low automation level and accuracy, limited asset types and shapes, and reliance on engineering experience. A novel scan-to-building information modeling (scan-to-BIM) framework is proposed for automatic road gDT creation based on semantically labeled point cloud data (PCD), which considers six asset types: Road Surface, Road Side (Slope), Road Lane (Marking), Road Sign, Road Light, and Guardrail. The framework first segments the semantic PCD into spatially independent instances or parts, then extracts the sectional polygon contours as their representative geometric information, stored in JavaScript Object Notation (JSON) files using a new data structure. Primitive gDTs are finally created from JSON files using corresponding conversion algorithms. The proposed method achieves an average distance error of 1.46 centimeters and a processing speed of 6.29 meters per second on six real-world road segments with a total length of 1,200 meters.
- Abstract（参考訳）: 建設道路のための幾何学的デジタルツイン(gDT)の作成は、自動化レベルと精度の低下、限られた資産タイプと形状、エンジニアリングエクスペリエンスへの依存など、多くの課題に直面している。
道路面,道路側(傾斜),道路線(マーキング),道路標識,道路灯,ガードレールの6種類の資産を考慮し,意味ラベル付きポイントクラウドデータ(PCD)に基づく自動道路gDT作成のための新しいスキャン・ツー・ビルディング情報モデリング(スキャン・ツー・BIM)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、まずセマンティックPCDを空間的に独立したインスタンスまたは部品に分割し、次に、その断面多角形輪郭を代表的幾何学情報として抽出し、新しいデータ構造を用いてJavaScript Object Notation (JSON) ファイルに格納する。
プリミティブgDTは、対応する変換アルゴリズムを使用して、最終的にJSONファイルから生成される。
提案手法は, 平均距離誤差1.46cm, 処理速度6.29m, 総距離1,200mの実空間道路セグメントで処理速度6.29mを実現している。
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