論文の概要: CRAB: Cuboid-based Representation for As-built BIM from Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.29257v1
- Date: Wed, 21 Oct 2026 06:06:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-23 00:40:06.256332
- Title: CRAB: Cuboid-based Representation for As-built BIM from Point Clouds
- Title（参考訳）: CRAB: 点雲からのAs-Build BIMのための立方体ベース表現
- Abstract要約: CRABは、壁、ドア、窓、梁、柱をIFC互換のセマンティクスとパラメータを持つコンパクトな建築立方体としてエンコードする立方体再構築フレームワークである。
本研究では,Structured3Dをコンポーネントワイドなcuboidアノテーションで拡張し,cuboidベースのプロシージャシーンを構築する。
実験により、CRABは平面計画や平面に基づく代替品よりも、部品の完全性、幾何学的精度、一般化を超越していることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.509538671371017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As-built BIM reconstruction from point clouds demands semantic, volumetric, parametric, and editable building components, beyond 2D layouts or planar abstractions. Yet existing scan-to-BIM pipelines often rely on handcrafted rules, heuristic optimization, or manual correction, while learning-based methods fall short of recovering wall thickness, opening geometry, and component-level BIM structure. We introduce CRAB, a BIM-ready cuboid reconstruction framework that encodes walls, doors, windows, beams, and columns as compact architectural cuboids with IFC-compatible semantics and parameters. CRAB bridges point clouds and editable BIM by combining ProposalNet, which predicts coarse component cuboids, with AssemblyNet, a relation-aware Flow Matching model that refines geometry, predicts structural relationships, and enables automatic structural correction and human-guided editing. To address limited cuboid-level supervision, we extend Structured3D with component-wise cuboid annotations and construct cuboid-based procedural scenes. Experiments show CRAB surpasses floor plan and plane-based alternatives in component completeness, geometric accuracy, and generalization. For interior wall thickness estimation, CRAB achieves a mean error of 2.80 cm, with 79.50% of matched walls within 3 cm. The project page is available at https://vcc.tech/research/2026/CRAB.
- Abstract（参考訳）: ポイントクラウドから構築されたBIM再構築では、2Dレイアウトや平面抽象化を超えて、セマンティック、ボリューム、パラメトリック、編集可能なビルディングコンポーネントが要求される。
しかし、既存のスキャン・トゥ・BIMパイプラインは、しばしば手作りのルール、ヒューリスティックな最適化、手作業による修正に頼っている。
IFC互換のセマンティクスとパラメータを持つコンパクトな建築立方体として,壁,ドア,窓,梁,柱を符号化するBIM対応の立方体再構成フレームワークであるCRABを紹介する。
CRABブリッジは、粗いコンポーネントキュブイドを予測するProductNetと、幾何学を洗練し、構造的関係を予測し、自動構造的修正とヒューマンガイドによる編集を可能にする関係認識フローマッチングモデルであるAmblyNetを組み合わせることで、ポイントクラウドと編集可能なBIMを橋渡しする。
限定的な立方体レベルの監視に対処するため、構造化された3Dをコンポーネントワイドな立方体アノテーションで拡張し、立方体に基づく手続きシーンを構築する。
実験により、CRABは平面計画や平面に基づく代替品よりも、部品の完全性、幾何学的精度、一般化を超越していることが示された。
内部壁厚推定では、CRABは平均誤差が2.80cm、マッチした壁の79.50%が3cm以内である。
プロジェクトのページはhttps://vcc.tech/research/2026/CRABで公開されている。
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