Der Deep-Learning-basierte KI-Dienst führt eine automatisierte Erkennung von Bauelementen und ihren Eigenschaften auf pixelbasierten 2D-Plänen durch. Während 2D-Pläne eine zentrale Rolle zur Erstellung von digitalen Gebäudemodellen einnehmen, ist eine manuelle Modellierung aufwändig. Daher ist die Bauelementerkennung auf 2D-Plänen eine fundamentale Aufgabe zur Automatisierung der Modellierung.
Hierzu erkennt das KI-Modell auf pixelbasierten 2D-Plänen Bauelemente wie Wände, Fenster und Türen mittels Deep-Learning-basierten Methoden der Computer Vision. Dabei werden grundlegende Eigenschaften der Bauelemente wie Bauteilklasse und Geometrie sowie ergänzende Eigenschaften wie die Öffnungsrichtung erkannt.
Der Deep-Learning-basierte Ansatz ist in der Lage, semantische Informationen in die Erkennung miteinzubeziehen, er beinhaltet die Flexibilität für die Verarbeitung von sehr unterschiedlichen Darstellungen der Pläne. Die Geometrien der Bauelemente werden direkt in einer Vektordarstellung erkannt und sind damit unmittelbar für die Modellierung verwertbar.
Die automatisierte Bauelementerkennung auf 2D-Plänen ermöglicht eine signifikante Beschleunigung bei der Erfassung insbesondere von Bestandsbauten, für die oft keine digitalen Gebäudemodelle vorliegen. Die daraus erstellten digitalen Gebäudemodelle ermöglichen eine effiziente Durchführung zahlreicher Anwendungsfälle wie beispielsweise die energetische Planung.
Ansprechpartner:
Dr. Heinrich Fröml, Hottgenroth Software AG (h.froeml@hottgenroth.de)