Ziel dieses KI-Services ist die automatisierte Annotation der in BIM-Modellen enthaltenen Materialien unter Verwendung von Bildern des realen Objektes und der Umgebung. Unter Verwendung geeigneter Trainingsdatensätze soll dafür ein Convolutional Neural Network zur Erkennung und Segmentierung verschiedener in 2D-Bildern enthaltener Materialien trainiert werden. Es werden 360°-Bilder genutzt, die zusätzlich auch automatisch in Bezug auf ihre Rotation und Translation im IFC-Modell registriert werden (mittels SLAM-Algorithmen oder RTK GPS System), sodass die erkannten Materialien direkt den Bauteilen und Objekten im Modell zugewiesen werden können. Um die annotierten Modelle für akustische Ausbreitungssimulationen nutzbar zu machen, werden auch deren akustische Eigenschaften (insb. Absorptions- und Reflexionsgrade) annotiert. Die akustischen Daten stammen optional aus eigenen Messungen sowie aus bestehenden Datenbanken (z.B. Absorption Coefficient Database ).

Dieser Dienst dient der automatischen Annotation von Materialien und optionalen Materialeigenschaften in BIM-Modellen. Dafür können an der realen Umgebung des Modells 360°-Bilder aufgenommen werden. Diese werden durch den Dienst auf die darin enthaltenen Materialien hin untersucht und entsprechend in verschiedene Bildbereiche segmentiert. Zusätzlich werden die Bilder automatisch zum BIM-Modell registriert, so dass die Materialien automatisch den im Modell enthaltenen Bauteilen zugeordnet werden können. Durch die Verknüpfung mit akustischen Absorptionsgraden der jeweiligen Materialien können die Modelle somit bspw. für Schallsimulationen verwendet werden.



Daten

  • Qualität: Es werden Bilder der am HHI entwickelten Omnicam-360 genutzt, da diese parallaxefreie Bilder ausgibt (Auflösung: ca. 10000 x 2000). Gegenüberstellend werden handelsübliche 360°-Kameras, wie die GoPro MAX berücksichtigt. Das Training geschieht vorerst anhand synthetischer Daten.
  • Eingabedatenformat (z. B. dxf/pdf/doc/jpg/xls):
    • 2D-Bilder: .tiff, .png
    • 3D-Modelle: .ifc
  • Trainingdaten vorhanden?:
  • Ausgabedatenformat (z. B.):
    • .ifc-File



Prozessdiagramm

Ansprechpartner:
Christoph Ende, Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI)