【摘 要】
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随着三维激光扫描技术的发展,利用三维扫描仪获得的点云数据创建语义丰富的既有建筑BIM（As-built BIM）已经成为国内外学者研究的热点方向。但现阶段创建既有建筑BIM的过程以人工操作为主,面临耗时耗力、主观性强且容易出错等问题。为提高既有建筑BIM创建效率,减少建模过程中出现的错误,探索了利用深度学习语义分割点云自动化创建BIM的方法。首先,通过试验对比选择适用于BIM创建的深度学习点云语义
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随着三维激光扫描技术的发展,利用三维扫描仪获得的点云数据创建语义丰富的既有建筑BIM（As-built BIM）已经成为国内外学者研究的热点方向。但现阶段创建既有建筑BIM的过程以人工操作为主,面临耗时耗力、主观性强且容易出错等问题。为提高既有建筑BIM创建效率,减少建模过程中出现的错误,探索了利用深度学习语义分割点云自动化创建BIM的方法。首先,通过试验对比选择适用于BIM创建的深度学习点云语义分割网络Point Net用于分割S3DIS室内点云数据集,利用Revit的参数化建模插件Dynamo读取分割后点云的几何信息和语义信息并实现自动化创建点云对应的建筑信息模型,具体工作如下:（1）利用基于RGB-D图像语义分割的FCN、3DGNN和基于三维点语义分割的Point Net进行点云语义分割试验,试验结果显示Point Net的m Acc比FCN高36.4%,m Io U高24.3%;而Point Net的m Acc比3DGNN高27.9%,m Io U高17%,整体分割效果上Point Net更优。基于三维点的Point Net比基于RGB-D图像的FCN和3DGNN无需图像和点云的转换过程,避免了维度转换中的信息丢失,保留了点云的三维几何与结构,保证了BIM创建的准确性和实用性。通过分析比较试验结果发现,利用三维点云作为网络输入的Point Net更适用于创建BIM的点云语义分割。（2）根据可视化建模的思想,提出了一种基于分割点云的几何信息和语义信息利用利用Dynamo创建BIM的方法。首先通过Dynamo的Excel数据读取脚本读取分割后点云的信息,分别对楼板、天花板、墙、梁、柱等结构构件以及桌、椅、书柜、白板、沙发等族实例的Revit模型进行创建,并通过Python调用Revit API二次开发命令创建了基于主体的特殊族实例的Revit模型,解决了Dynamo中不能直接创建门、窗模型的问题,该方法提高了点云创建BIM的准确率,整个建模过程基本实现了自动化,提升了BIM建模的效率。
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