Vor zwei Wochen haben wir unsere Ergebnisse des BASt-Forschungsprojektes #Scan2BIM im Rahmen eines Webinars in der Bundesanstalt für Straßenwesen einem größeren Publikum vorgestellt.
Im Rahmen des Projektes wurden in einer Kooperation zwischen der Infrastructure Management Consultants GmbH und dem Hasso-Plattner-Institut Konzepte und Verfahren zur (teil‑)automatisierten Erstellung von BIM-Modellen auf der Grundlage von vorhandenen Bauwerksdaten sowie der mit modernen Vermessungstechniken erfassten Punktwolken bestehender Brücken entwickelt.
Für die Analyse der Erfassungsdaten wurden KI-Verfahren verwendet. Für das Training eines neuronalen Netzes wurden Datensätze repräsentativer Brücken genutzt. Das trainierte neuronale Netz kann Bauteile einer Brücke identifizieren, die mit geometrischen, regelbasierten Algorithmen zu Flächen- und Volumenelementen weiterverarbeitet werden. Dieses Ergebnis wird zusätzlich mit semantischen Informationen aus bestehenden Datenbanken (z.B. SIB-Bauwerke) angereichert. Die erzeugten BIM-Modelle werden in das standardisierte herstellerneutrale Industry Foundation Classes (IFC)-Format exportiert.
Im Ergebnis kann der Aufwand zur Erstellung derartiger Modelle signifikant reduziert und die Grundlage für eine flächendeckende Erzeugung von BIM-Modellen im gesamten Bundesfernstraßennetz geschaffen werden. Das Konzept wurde in einem Prototyp umgesetzt und anhand von gescannten Bestandsbrücken erfolgreich getestet.
Herzlichen Dank an die BASt und allen Beteiligten für die Organisation und Durchführung des Webinars!
Das Webinar kann hier abgerufen werden.
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Two weeks ago, we presented our results of the BASt-research project #Scan2BIM to a larger audience in the context of a webinar at the Federal Highway Research Institute (BASt).
Within the scope of the project, a novel, modular framework for the automatic processing of
point clouds into as-is BIM models, based on a fusion of artificial intelligence and
heuristic algorithms was developed in a cooperation between Infrastructure Management Consultants GmbH and the Hasso Plattner Institute. AI procedures were used to analyze the acquisition data. Representative bridge element datasets were provided to train neural network. The trained neural network can identify elements of a bridge, which are further processed using geometric rule-based algorithms into surface and solid models. These results are additionally enriched with semantic information from existing
databases. The final BIM models are exported in the standardized vendor-free
Industry Foundation Classes (IFC) format.
As a result, the effort required to create such models can be significantly reduced and the basis can be created for the creation of BIM models throughout the entire federal highway network. The concept was implemented in a prototype and successfully tested using examples of scanned existing bridges.
Many thanks to BASt and all participants for organizing and conducting the webinar!
The webinar can be accessed here.