Veröffentlichungen

2023

  • Faltin, B., Schönfelder, P, & König, M. (2023). Improving symbol detection on engineering drawings using a keypoint-based deep learning approach. In The 30th EG-ICE: International Conference on Intelligent Computing in Engineering.
  • Faltin, B., Schönfelder, P., & König, M. (2023). Inferring interconnections of construction drawings for bridges using deep learning-based methods. In E. Hjelseth, S. Sujesh F. , & R. F. Scherer (Hrsg.), ECPPM 2022 (Verlagsversion, S. 343–350). Taylor & Francis. https://doi.org/10.1201/9781003354222-44
  • J. Künzel, D. Vehar, R. Nestler, K. Franke, A. Hilsmann, P. Eisert, System for 3D Acquisition and 3D Reconstruction using Structured Light for Sewer Line Inspection, Proc. Int. Conf. on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), Lisbon, Portugal, Feb. 2023.
  • Schönfelder, P., Aziz, A., Faltin, B., & König, M. (2023). Automating the retrospective generation of as-is bim models using machine learning, Automation in Construction, vol. 152, p. 104937, 2023. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104937

2022

  • Çelik, F., & König, M. (2022). A sigmoid‐optimized encoder–decoder network for crack segmentation with copy‐edit‐paste transfer learning. In Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, S. 1-16. https://doi.org/10.1111/mice.12844
  • Hakert, A., & Schönfelder, P. (2022). Informed machine learning methods for instance segmentation of architectural floor plans. In M. Slepicka, L. Kolbeck, S. Esser, K. Forth, F. Noichl, & J. Schlenger (Hrsg.), 33. Forum Bauinformatik (Verlagsversion, S. 395–403). Technische Universität München
  • N. Gard, A. Hilsmann, P. Eisert, CASAPose: Class-Adaptive and Semantic-Aware Multi-Object Pose Estimation, Proc. British Machine Vision Conference (BMVC), London, UK, Nov. 2022.
    https://bmvc2022.mpi-inf.mpg.de/899/
  • N. Gard, A. Hilsmann, P. Eisert, Combining Local and Global Pose Estimation for Precise Tracking of Similar Objects, Proc. Int. Conf. on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), vol. 5, pp. 745-756, Feb. 2022. doi: 10.5220/0010882700003124
  • Schönfelder, P., Al-Wesabi, T., Bach, A., & König, M. (2022). Information extraction from text documents for the semantic enrichment of building information models of bridges. In T. Linner, B. García de Soto, I. Brilakis, & R. Hu (Hrsg.), Proceedings of the 39th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (Verlagsversion, S. 175–182). International Assoc. for Automation and Robotics in Construction. https://doi.org/10.22260/isarc2022/0026
  • Schönfelder, P., & König, M. (2022). Deep learning-based text detection on architectural floor plan images. World Building Congress 2022, 1101, Article 082017. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1101/8/082017

2021

  • Schönfelder, P., & König, M. (2021). Deep learning-based entity recognition in construction regulatory documents. In C. Feng, T. Linner, & I. Brilakis (Hrsg.), 2021 Proceedings of the 38th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (publishers_version, S. 387–394). International Assoc. for Automation and Robotics in Construction. https://doi.org/10.22260/isarc2021/0054
    Das Paper wurde im Rahmen der Konferenz The 38th ISARC Symposium (2.-4. 11. 2021) vorgestellt und ist frei verfügbar.
  • Vortrag zu „A Systematic Review of Image-Based Technologies for Detecting As-Is BIM Objects“ (Angelina Aziz, Prof. Markus König; Prof. Jens-Uwe Schulz) auf der Konferenz International Conference on Computing in Civil Engineering (i3CE).
    Die Veröffentlichung im Konferenzband erfolgt voraussichtlich im März 2022.
  • Votrag zu „Improving 2D Construction Plans with Cycle-consistent Generative Adversarial Networks (#CycleGAN)“ (Firdes Celik, Benedikt Faltin, Prof. Markus König) auf der Konferenz ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering (#i3CE2021).
    Die Veröffentlichung im Konferenzband erfolgt voraussichtlich im März 2022.
  • Vortrag zu „Combining Local and Global Pose Estimation for Precise Tracking of Similar Objects“ (Niklas Gard, Anna Hilsmann, Peter Eisert:) im Rahmen der Konferenz Proc. VISAPP im Februar 2022.