Der Demonstrator zeigt einen technischen Prozess zur Analyse von 2D-Plänen und deren anschließende Umwandlung in das Industry Foundation Classes (IFC) Format (IFC-Modellen), einem offenen Standard im Bauwesen zur digitalen Beschreibung von Gebäudemodellen.
Für Bestandsgebäude existieren in der Regel 2D-Pläne, die jedoch oft nicht ausreichend digitalisiert sind und vor allem nicht als hochwertige Building Information Modeling (BIM)-Modelle vorliegen. Bei Instandhaltung, Energiesanierung, Wartung oder Rückbau von Gebäuden stellt dies eine große Einschränkung dar. Digitale Modelle helfen dabei Vorgänge besser zu planen und umzusetzen, ihre manuelle Erstellung ist jedoch sehr aufwändig.
Eine KI stößt die Erzeugung von IFC-Modellen an
Im Demonstrator wird ein KI-Modell eingesetzt, um gescannte Pläne automatisch zu analysieren und aus ihnen Informationen zu extrahieren. Das Analyseverfahren umfasst eine pixelbasierte Segmentierung von Wänden im Grundriss und ihre anschließende Zerlegung in Polygone sowie die Erkennung weiterer Komponenten, z.B. Türen, Fenster und Säulen. Bei der pixelbasierten Segmentierung werden einzelne Bildpunkte zu einem bestimmten Segment bzw. Objekt zugeordnet. Das System verarbeitet Bilder mit hoher Auflösung, z.B. Grundrisse ganzer Gebäudeetagen, in einem Durchgang. Ein eigens definiertes JSON Austauschformat wird in unserem modularen System genutzt, um die extrahierten Informationen an ein IFC-Konvertierungsmodul zu senden. Erste Ergebnisse zeigen die erfolgreiche Umwandlung von Plänen in IFC Modelle.
Für zukünftige Entwicklungsschritte wird angestrebt, den Detaillierungsgrad der generierten Modelle durch Erkennung weiterer Bauteilkategorien und Textinformationen zu erhöhen. Durch die Verknüpfung mit bild- und punktwolkenbasierten Diensten können auch Informationen, die nicht im Plan enthalten sind, dem Modell hinzugefügt werden. Für das Training eines robusten KI-Verfahrens sind große Mengen von annotierten 2D-Plänen notwendig. Da die manuelle Erstellung solcher Datensätze sehr zeitaufwändig ist, liegt ein weiterer Entwicklungsfokus auf der automatisierbaren Erstellung der Trainingsdaten. Die entwickelte skriptbasierte Datengenerierung erzeugt große Datensätze, übernimmt ihre Annotation und lässt sich leicht an neue Randfälle anpassen.
Der beschriebene Anwendungsfall ist relevant für all Beteiligten an Planungs-, Verwaltungs- und Umbauarbeiten, zum Beispiel für Betreiber*innen, Facility Manager*innen und Architekt*innen.
Ansprechpartner:
Aleixo Cambeiro, Fraunhofer HHI (aleixo.cambeiro@hhi.fraunhofer.de)
Niklas Gard, Fraunhofer HHI (niklas.gard@hhi.fraunhofer.de)
Duc Pham, eTASK Immobilien Software (duc.pham@etask.de)
Felix Kremp, planen-bauen 4.0 (felix.kremp@planen-bauen40.de)