一种创新的方法来分析点云——基于机器学习的Scan-to-BIM

随着激光雷达扫描仪和深度摄像机变得更加价格合理和广泛使用，Scan-to-BIM（建筑信息建模）改变了AEC（建筑、工程和建筑）行业成员查看项目和交付项目的方式。

Scan-to-BIM已经积极影响了日常工作中的两个主要方面——节省时间和节省资金，除此之外还有许多其他优势。

最近，一家总部位于安大略省的跨国组织的办事处最初被委托研究并制作细致的混合设施办公空间的详细楼层平面图，并成功地对追溯到1970年代的建筑工地的数十亿个单个测量进行了分类和转换。该项目面临的两个紧迫挑战是处理价值数百GB的数据。由于点云的大小，软件经常会崩溃。第二个挑战是解析项目现场的多个对象。工程师们经常被看到在手动绘制墙壁、地板、天花板等。手动绘制的过程可能需要5到120分钟，这取决于源数据的复杂性和清晰度以及楼层的数量。这只是一个例子。全球许多工程师面临相同或类似的挑战。如果有一种方法可以通过一个共同的代码识别每个对象，那会怎么样？这难道不会使多层建筑的多层建设在软件中更容易查看吗？像总部位于安大略省的办事处不会愿意参与数字资产的出现，以在工业4.0中保持竞争力吗？

忠于我们创新、转型和以同理心为核心的DNA，我们教会了我们的机器识别这些对象，使扫描至BIM更加简单、方便、优越和智能化。在nCircle，我们开发了一种机器学习（ML）驱动的扫描至BIM框架，它可以自动识别和定位点云中的多个对象，并为不同类别的对象分配不同的颜色代码，以便进行易于可视化。

我们开发的扫描至BIM框架的方式使您可以遵循一般的工作流程，但减少了可视化所需的认知负荷。在将3D点云模型加载到您感兴趣的软件中作为中间阶段时，我们通过扫描至BIM框架对其进行处理，该框架会在“查看模式”中为您提供带有注释的相同模型。我们的框架会定位和识别点云模型中存在的各种对象，并使用不同的颜色代码对其进行分类。

例如，如果点云模型是一个房子，而您选择了客厅；它将以蓝色显示所有的墙壁，以棕色显示家具如沙发和床，以绿色显示地板等。想通过演示更好地了解吗？这里有！点击下方的对象识别点云演示视频。

看起来很有前景吗？它是否使扫描至BIM更简单了？这正是我们的目标！这个标准的ML驱动的扫描至BIM框架可以根据您的客户需求和工作流程进行定制和实施。

その他のカスタムクエリはありますか？お問い合わせください。私たちはそれを解決するのが大好きです！nCircleでは、AEC（建築、エンジニアリング、建設）および製造業界の情熱的なイノベーターを支援し、影響力のある3Dエンジニアリング＆建設ソリューションを作成することを目指しています。CAD-BIMのドメインエキスパートise、時間を短縮し、ビジネス目標を達成する革新的なソリューションを提供しています。