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21.05.2021
Düsseldorf
Building Information Modeling
Studenten

Masterarbeit Digitalisierung von Plänen mittels künstlicher Intelligenz

Die Baubranche weist im Vergleich zu übrigen Branchen einen niedrigen Digitalisierungsgrad auf. Diese Tatsache begünstigt es, dass digitale Prozesse nur vermindert in der Baupraxis Anwendung finden. Um diesem Umstand begegnen zu können, ist es erforderlich, von Projektbeginn an den Fokus auf ein datenbasiertes Arbeiten zu richten und die bestehenden Grundlagen zu digitalisieren. Dies bedeutet mitunter eine aufwendige und umfassende Digitalisierung von Bestandsplänen.

In der Praxis erfolgt diese Digitalisierung in der Regel nach freien Mustern und losen Kriterien in händischen Verfahren. Hier können KI-Verfahren zur Anwendung kommen, um die im Bestandsplan vorherrschenden Informationen auszuwerten und effizient zu Digitalisieren.  

Von Bedeutung ist hierbei, dass die Bestandspläne von Bauwerken häufig nur in gedruckter oder eingescannter Form vorliegen. Vor diesem Hintergrund erarbeitet die Arbeit Verfahren des Maschinellen Lernens und des Deep Learnings bei der Erkennung von Bauteilen in Bildern als 2D-Plänen betrachtet.

Ziel der Arbeit ("Digitalisierung von Plänen mittels künstlicher Intelligenz: Entwicklung eines Verfahrens zur Erkennung von Informationen und Bauteilen in gescannten 2D-Plänen zur Erstellung semantischer Bestandsunterlagen") ist es, die Techniken und Algorithmen des maschinellen und Deep Learning auf realen Projektdaten zu untersuchen und ihre Effizienz anhand verschiedener Metriken wie Genauigkeit und F1-Score zu testen. Außerdem wird auf Basis der Auswertung das effizienteste Modell vorgestellt und diskutiert.

Die Aufgabenstellung umfasst hierbei konkret folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zu den Themen Bestandsgrundlagen, maschinelle und Deep-Learning-Techniken sowie Objekterkennung im maschinellen Lernen.
  • Beschreibung und Klassifizierung der relevanten Informationen in generischen Bestandsplänen
  • Bewertung verschiedener maschineller Lernverfahren hinsichtlich ihrer Fähigkeit Bauteile und Informationen in alten 2D-Plänen zu identifizieren.
  • Ausarbeitung von Prozessen zur Bereinigung, Vorverarbeitung und Visualisierung der Daten für die maschinellen Lernverfahren.
  • Prototypische Umsetzung des gewählten Verfahrens anhand realer Praxisdaten
  • Bewertung der Ergebnisse und Diskussion
  • Demonstration und Diskussion der Ergebnisse sowie Aufzeigen von weiteren Weiterentwicklungen.

Für die Bearbeitung werden notwendige Hardware und Software zur Verfügung gestellt. Für die Arbeit ist eine Bearbeitungszeit von sechs Monaten vorgesehen.

Nutzen Sie Ihre Kompetenz, um Zukunftsentwicklungen anzustoßen.

Bei Interesse an einer Masterarbeit zum Thema "Digitalisierung von Plänen mittels künstlicher Intelligenz: Entwicklung eines Verfahrens zur Erkennung von Informationen und Bauteilen in gescannten 2D-Plänen zur Erstellung semantischer Bestandsunterlagen" rufen Sie uns an oder schicken Sie uns eine E-Mail:

Schüßler-Plan Ingenieurgesellschaft mbH
Dr.-Ing. Andreas Bach
Grafenberger Allee 293
40237 Düsseldorf
abach@schuessler-plan.de
Tel.: +49 (0211) 6102-​30

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