Generating Execution Details for Existing Bridges with ML

Konventionelle 2D-Pläne sind die häufigste Informationsquelle für strukturelle Details bestehender Bauwerke. Komplexe 2D-Technikpläne (z.B. Bewehrungspläne) enthalten eine große Anzahl von Symbolen, Texten, Maßen und Verbindungslinien, die sowohl physische als auch logische Beziehungen zwischen den Informationen darstellen. Für eine zuverlässige und effiziente Analyse und Extraktion dieser Informationen muss entsprechendes Expertenwissen berücksichtigt werden.

In diesem Projekt geht es darum, neue Methoden zur Automatisierung der Erzeugung von dreidimensionalen Ausführungsdetails im Brückenbau zu entwickeln und in bestehende digitale Gebäudemodelle zu integrieren. Das Projekt zielt darauf ab, konventionelle 2D-Pläne und Textdokumente von Brückenkonstruktionen zu analysieren, um Ausführungsdetails wie Bewehrung und Spannglieder zu extrahieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Deep Learning und wissensbasierten Systemen wird das Projekt automatisierte Auswertungsmethoden für Brückenbaupläne und verwandte Textdokumente entwickeln, die die Erzeugung von Fachmodellen mit Ausführungsdetails ermöglichen. Das Projekt wird sich auch der Herausforderung stellen, Ausführungsdetails in digitale Gebäudemodelle zu integrieren, die bereits Informationen über die Hauptkomponenten der Brücke enthalten. Die entwickelten Methoden werden das Erkennen und Klassifizieren von technischen Details, die Extraktion semantischer Informationen, die Zuweisung und Lokalisierung von Ausführungsdetails, die Extraktion zusätzlicher Informationen aus Textdokumenten sowie den Einsatz parametrischer Ansätze zur Erzeugung von Ausführungsdetails innerhalb des digitalen Gebäudemodells umfassen.