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J-GLOBAL ID：201802251885543611   整理番号：18A1111515

二次ビルディング構成要素のためのSCAN-TO-BIM【JST・京大機械翻訳】

Scan-to-BIM for ‘secondary’ building components

著者 (4件)： Adan Antonio (3D Visual Computing and Robotics Lab, Universidad de Castilla-La Mancha, Ciudad Real, Spain) ,  Quintana Blanca (3D Visual Computing and Robotics Lab, Universidad de Castilla-La Mancha, Ciudad Real, Spain) ,  Prieto Samuel A. (3D Visual Computing and Robotics Lab, Universidad de Castilla-La Mancha, Ciudad Real, Spain) ,  Bosche Frederic (Institute for Sustainable Building Design, CyberBuild Lab, Heriot-Watt University, Edinburgh, UK)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 37  ページ： 119-138  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在まで,スキャンからBIMを扱っている研究は,主に床,天井および壁(扉および窓を有する)のような「構造」構成要素に焦点を合わせている。しかし,新しい設備の制御とそれらの対応するBIMモデルの生産は,例えばプラグ,スイッチ,ダクト,およびサインのような多くの他の構成要素と対象物の同定と検査を必要とする。本論文では,一般的に壁に位置する上記の小さな物体を認識するために,地上レーザスキャナによって提供される高密度カラー3D点を処理する新しい6dベース(XYZ+RGB)アプローチを提案した。本論文は,ソケット,スイッチ,サイン,消火器などのオブジェクトの認識に焦点を合わせた。建物の壁に対応する点雲を分割した後に,候補物体の集合を色と幾何学的空間において独立に検出し,元のコンセンサス手順は認識を推論するために両方の結果を統合する。最後に,認識されたオブジェクトを位置決めし,意味論的に豊富な3DモデルまたはBIMモデルに挿入した。この方法の評価を,高い認識率と正確な位置決め結果を提供する仮想走査の下でシミュレーションしたシナリオで実行した。著者らのMoPADを用いた実際の屋内における実験的試験(自律的な移動プラットフォームに対する移動プラットフォーム)も有望な結果をもたらした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 消火設備 ,  ダクト ,  ソケット ,  三次元 ,  走査 ,  レーザスキャナ ,  *位置決め ,  プラグ ,  意味論 ,  スイッチ ,  三次元モデル
準シソーラス用語： 自律性 ,  屋内 ,  認識率 ,  高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 物体認識 ,  走査型BIM ,  自動BIM ,  3Dデータ処理

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビルディング ,  構成要素 ,  Bim