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Phillip Schönfelder

M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Raum: IC 6/71
Tel.: 0234 32 - 21573
ORC-ID: 0000-0002-8685-436X
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Foto Phillip Schönfelder
Automatic Deep Learning-based Information Extraction from Architectural Drawings

Governmental institutions and economic players have huge archives of old building drawings at their disposal. Digitizing these paper drawings would strongly benefit the maintenance and operation of the respective buildings. However, there is no end-to-end method to automatically digitize these drawings in their entirety. Therefore, my research addresses the gaps in automatic drawing digitization. This includes extracting text information, determining the geometry of objects, and recognizing symbols in scanned drawings. Since these tasks are complex and require a profound understanding of the drawing's structure, I use deep learning based-algorithms to tackle the digitization task.

Bachelor

  • Paschkowski, Adrian (2022): Erstellung eines Grundriss-Datensatzes aus Web-Bildern mithilfe von Maschinellem Lernen
  • Kleinert, Angelo (2022): Vektorisierung von pixel-basierten Grundrissgeometrien
  • Rosenthal, Felix (2022): Deep Learning-based Symbol Detection on Construction Drawings Using the Single Stage Detector YOLOv5
  • Andreou, Nikos (2023): Anwendung der YOLOv7-Modellarchitektur zur Textlokalisierung auf Grundrisszeichnungen
  • Stebel, Fynn (2023): Verbesserung der Texterkennungsperformance durch Deep Learning-Verfahren mit Synthetischen Trainingsdaten
  • Boehnke, Lara (2023): Semantische Analyse von Raumstempeltexten aus Grundrissen mithilfe von Machine Learning-basierter Sprachverarbeitung
  • Gugenheimer, Marcel (2023): Automatische Konvertierung vektorbasierter Grundrisszeichnungen in Etagenmodelle und Export in IFC
  • Höner, Laurenz (2023): Lokalisierung von Brandschutzeinrichtungen in Fluchtplänen mit Keypoint RCNN
  • Liu, Shipan (2024): Konzeptionierung und Implementierung eines Webanwendungs-Backends zur Verarbeitung Technischer Zeichnungen
  • Ritz, Julia (2024): Konzeptionierung und Implementierung eines Webanwendungs-Frontends zur Verarbeitung Technischer Zeichnungen
  • Danylyshyn, Heorhii (2024): Deployment einer Web-Anwendung für die Bearbeitung technischer Zeichnungen
  • Konnerth, Patrick (2024): Konzeptionierung und Prototypisierung einer Anwendung fürdie Semantische Auswertung von Planstempeln in Analogen Planunterlagen
  • Müller, Daniel (2025): UI-Konzepte für Human-in-the-loop-Anwendungen zur KI-basierten Zeichnungsanalyse

Master

  • Staka, Inri (2022): Digitalisierung von Plänen mittels künstlicher Intelligenz
  • Brosch, Pascal (2022): Deep Learning-basierte Extraktion und Verarbeitung von Kosteninformationen aus tabellarisch-strukturierten Dokumenten
  • Hakert, Alexander (2022): Automatisierte Segmentierung von Grundrisszeichnungen mithilfe von maschinellem Lernen und integriertem Expertenwissen
  • Shayanfar, Kia (2022): Machbarkeitsanalyse durch Walzplattieren hergestellter Kühlplatten mit Maschinellem Lernen
  • Kundu, Pitambar (2022): Erkennung von Baugerüstteilen in Fotos mittels Deep Learning-Verfahren und Synthetisch generierten Trainingsdaten
  • Bongardt, Robin (2022): Automatisierung der Verknüpfung von nicht trivial zusammenhängenden Informationen am Beispiel von Leistungsverzeichniseinträgen und CAD-Elementen im Bauwesen
  • Nematkah, Ali (2023): Supervised Learning-basierte Erkennung von TGA-Symbolen
  • Duski, Husan (2023): Digitalisierung von Bebauungsplänen mit Deep Learning-basierter Bildverarbeitung
  • Brauksiepe, Marc (2023): Detaillierte synthetische Datengenerierung für Deep Learning-basierte Grundrissanalyse mit Schwerpunkt auf der Segmentierung von Wandschichten
  • Santehanser, Timo (2024): Automatische Extraktion von Leitungsverläufen und Schachtdetails in Lageplänen
  • Ashrafi, Ahmadreza (2024): Automatische Erkennung der Querschnittsgeometrie von Tunneln in Bauplänen

Publikationen