【摘 要】
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在数字孪生、智慧城市的浪潮下,建筑行业正积极探索一种能快速重塑"既有建筑"3D信息模型的方法。从深度学习3D目标检测算法角度出发,着手大规模建筑数据集的生成和点云深度学习理论,分析点云深度学习框架所需输入数据类型,重点介绍了各类建筑构件的3D边界框及三维点云的创建过程,对比具有相同数据结构的不同点云数据集并实现了基于ScanNet数据集的目标检测算法,进而整合出一套可行的基于深度学习的三维点云自动
【机 构】
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上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,上海交通大学海洋工程国家重点实验室,上海交通大学上海市公共建筑和基础设施数字化运维重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51908352),上海市科委科技创新行动计划(18DZ1205603)。
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在数字孪生、智慧城市的浪潮下,建筑行业正积极探索一种能快速重塑"既有建筑"3D信息模型的方法。从深度学习3D目标检测算法角度出发,着手大规模建筑数据集的生成和点云深度学习理论,分析点云深度学习框架所需输入数据类型,重点介绍了各类建筑构件的3D边界框及三维点云的创建过程,对比具有相同数据结构的不同点云数据集并实现了基于ScanNet数据集的目标检测算法,进而整合出一套可行的基于深度学习的三维点云自动生成BIM模型技术路线,通过该技术路线训练后的神经网络可实现"输入未知建筑物三维点云,输出BIM模型参数
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