論文の概要: Towards an automated AI-based framework for floor plan compliance checks for residential buildings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00015v1
- Date: Tue, 26 May 2026 02:29:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-27 00:46:12.96902
- Title: Towards an automated AI-based framework for floor plan compliance checks for residential buildings
- Title（参考訳）: 住宅用フロアプランコンプライアンスチェックのためのAIベースの自動化フレームワーク
- Abstract要約: この記事では、自動フロアプラン分析、特にAI駆動のアプローチの現在の進歩について説明する。
集合住宅における自動コンプライアンスチェックのための概念的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To improve residents' well-being in Australia's urban areas, governments have introduced policy reforms such as SEPP65, BADS, and SPP7.3 to enhance apartment design quality. These regulations require precise geometric and spatial analysis to evaluate health-related features, including daylight access, natural ventilation, privacy, and space efficiency. However, compliance checking remains challenging due to its manual, time-intensive nature. Additionally, evolving policies limit scalability for large-scale assessments across thousands of apartments. Existing automated floor plan analysis methods are fragmented and typically focus on single apartments, lacking a unified framework for multi-unit compliance checking. This article explores current advancements in automated floor plan analysis, particularly AI-driven approaches, and highlights key challenges in their practical adoption. To address these gaps, a conceptual framework is proposed for automated compliance checking in multi-apartment buildings. A Large Language Model (LLM) is used within a Rule Engine to convert textual building codes into executable, explainable rules. A Data Extraction Engine segments floor plan images into elements such as walls, rooms, fixtures, text, and symbols, and transforms them into a structured building graph with topological relationships. This structured representation is then evaluated by a Compliance Check Engine, which leverages LLM-generated rules for assessment. The proposed framework offers a scalable, consistent, and transparent approach to automated compliance checking across jurisdictions, supporting efficient enforcement of apartment design standards and promoting healthier, higher-density urban development.
- Abstract（参考訳）: オーストラリアの都市部における住民の幸福を改善するため、政府は住宅デザインの質を高めるためにSEPP65、BADS、SPP7.3などの政策改革を導入した。
これらの規則は、日光アクセス、自然換気、プライバシー、空間効率などの健康に関する特徴を評価するために、正確な幾何学的および空間的分析を必要とする。
しかし、手動で時間集約的な性質のため、コンプライアンスチェックは依然として困難である。
さらに、進化する政策は、数千のアパートにわたる大規模アセスメントのスケーラビリティを制限する。
既存のフロアプラン分析手法は断片化され、通常は単一アパートに焦点が当てられ、マルチユニットコンプライアンスチェックのための統一されたフレームワークが欠如している。
この記事では、自動フロアプラン分析、特にAI駆動のアプローチの現在の進歩について検討し、実践的採用における重要な課題を強調します。
これらのギャップに対処するために,多層建物における自動コンプライアンスチェックのための概念的枠組みを提案する。
大規模言語モデル(LLM)はルールエンジン内で、テキストのビルディングコードを実行可能な説明可能なルールに変換するために使用される。
データ抽出エンジンは、フロアプランイメージを壁、部屋、フィクスチャ、テキスト、シンボルなどの要素に分割し、トポロジ的な関係を持った構造化されたビルディンググラフに変換する。
この構造化された表現は、LCM生成規則を利用したコンプライアンスチェックエンジンによって評価される。
提案する枠組みは, アパートの設計基準を効果的に実施し, より健全で高密度な都市開発を促進するために, 地域ごとの自動コンプライアンスチェックに対する, スケーラブルで一貫した透過的なアプローチを提供する。
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