Skip to main content
Top

2024 | OriginalPaper | Chapter

21. Künstliche Intelligenz zur semantischen Extraktion von Bestandsdokumenten der Bauwirtschaft

Authors : Peyman Mohammed Zoghian, Tessa Oberhoff, Peter Gölzhäuser, Maik Großner, Jan-Iwo Jäkel, Katharina Klemt-Albert

Published in: Künstliche Intelligenz im Bauwesen

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

Activate our intelligent search to find suitable subject content or patents.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Die Möglichkeiten zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bauwesen sind vielfältig und erstrecken sich zum Beispiel von der Optimierung des Projektmanagements über die Entwicklung der vorteilhaftesten Planungsvariante mittels Generative Design bis hin zur Unterstützung und Steuerung des Facilitymanagements (Giannakidis et al. 2021). Eine weitere Einsatzmöglichkeit liegt in der lebenszyklusübergreifenden Bauwerksdokumentation.

Dont have a licence yet? Then find out more about our products and how to get one now:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literature
go back to reference A. Giannakidis, B. Weber-Lewerenz und D. Stolze, Hg., KI in der Bauwirtschaft. Fraunhofer-Gesellschaft, 2021. A. Giannakidis, B. Weber-Lewerenz und D. Stolze, Hg., KI in der Bauwirtschaft. Fraunhofer-Gesellschaft, 2021.
go back to reference Bundesministerium des Innern, für Bau und Heimat, Leitfaden Nachhaltiges Bauen: Zukunftsfähiges Planen, Bauen, und Betreiben von Gebäuden, 2019. Bundesministerium des Innern, für Bau und Heimat, Leitfaden Nachhaltiges Bauen: Zukunftsfähiges Planen, Bauen, und Betreiben von Gebäuden, 2019.
go back to reference S. Stemmler et al., Hg., Multisource-data-fusion for the digitization of critical infrastructural elements, 2022. S. Stemmler et al., Hg., Multisource-data-fusion for the digitization of critical infrastructural elements, 2022.
go back to reference B.-M. Kurzrock, M. Bodenbender und P. M. Müller, Hg., Von der analogen zur digitalen lebenszyklusübergreifenden Gebäudedokumentation, 2019. B.-M. Kurzrock, M. Bodenbender und P. M. Müller, Hg., Von der analogen zur digitalen lebenszyklusübergreifenden Gebäudedokumentation, 2019.
go back to reference F. Wedel, D. Opitz, C. Tiedemann und M. Meyer‐Westphal, „Das 3‐D‐Modell als Grundlage des digitalen Zwillings“, 2022. F. Wedel, D. Opitz, C. Tiedemann und M. Meyer‐Westphal, „Das 3‐D‐Modell als Grundlage des digitalen Zwillings“, 2022.
go back to reference H. Schwarzwälder, „Die digitale Bauwirtschaft – Wege aus der Branchenlogik“, Wiesbaden, 2023. H. Schwarzwälder, „Die digitale Bauwirtschaft – Wege aus der Branchenlogik“, Wiesbaden, 2023.
go back to reference D. Schermer und E. Brehm, Hg., Mauerwerk Kalender 2022. Wiley, 2022. D. Schermer und E. Brehm, Hg., Mauerwerk Kalender 2022. Wiley, 2022.
go back to reference K. Aengenvoort und M. Krämer, „BIM im Betrieb von Bauwerken“, Building Information Modeling: Technologische Grundlagen und industrielle Praxis, S. 611–644, 2021. K. Aengenvoort und M. Krämer, „BIM im Betrieb von Bauwerken“, Building Information Modeling: Technologische Grundlagen und industrielle Praxis, S. 611–644, 2021.
go back to reference Giancarlo Zaccone, Md. Rezaul Karim, Ahmed Menshawy, Deep Learning with TensorFlow: Explore neural networks with Python. Packt Publishing, 2017. Giancarlo Zaccone, Md. Rezaul Karim, Ahmed Menshawy, Deep Learning with TensorFlow: Explore neural networks with Python. Packt Publishing, 2017.
go back to reference S. S. Nath, G. Mishra, J. Kar, S. Chakraborty und N. Dey, „A survey of image classification methods and techniques“, 2014. S. S. Nath, G. Mishra, J. Kar, S. Chakraborty und N. Dey, „A survey of image classification methods and techniques“, 2014.
go back to reference V. K. Ayyadevara und Y. Reddy, Modern Computer Vision with PyTorch: Explore deep learning concepts and implement over 50 real-world image applications. Packt Publishing, 2020. V. K. Ayyadevara und Y. Reddy, Modern Computer Vision with PyTorch: Explore deep learning concepts and implement over 50 real-world image applications. Packt Publishing, 2020.
go back to reference J. J. Bird, A. Ekárt und D. R. Faria, Hg., Learning from Interaction: An Intelligent Networked-Based Human-Bot and Bot-Bot Chatbot System, 2018. J. J. Bird, A. Ekárt und D. R. Faria, Hg., Learning from Interaction: An Intelligent Networked-Based Human-Bot and Bot-Bot Chatbot System, 2018.
go back to reference S. Padmanabhan, „Convolutional Neural Networks for Image Classification and Captioning“, Department of Computer Science, Stanford University, 2016. S. Padmanabhan, „Convolutional Neural Networks for Image Classification and Captioning“, Department of Computer Science, Stanford University, 2016.
go back to reference L. Alzubaidi et al., „Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions“ 1, 2021. L. Alzubaidi et al., „Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions“ 1, 2021.
go back to reference D. Ziouzios, N. Baras, V. Balafas, M. Dasygenis und A. Stimoniaris, „Intelligent and Real-Time Detection and Classification Algorithm for Recycled Materials Using Convolutional Neural Networks“ 1, 2022. D. Ziouzios, N. Baras, V. Balafas, M. Dasygenis und A. Stimoniaris, „Intelligent and Real-Time Detection and Classification Algorithm for Recycled Materials Using Convolutional Neural Networks“ 1, 2022.
go back to reference C. Liu, J. Wu, P. Kohli und Y. Furukawa, „Raster-to-Vector: Revisiting Floorplan Transformation“, 2017. C. Liu, J. Wu, P. Kohli und Y. Furukawa, „Raster-to-Vector: Revisiting Floorplan Transformation“, 2017.
go back to reference A. Kirillov, K. He, R. Girshick, C. Rother und P. Dollár, „Panoptic Segmentation“, 2018. A. Kirillov, K. He, R. Girshick, C. Rother und P. Dollár, „Panoptic Segmentation“, 2018.
go back to reference K. He, G. Gkioxari, P. Dollár und R. Girshick, „Mask R-CNN“, 2017. K. He, G. Gkioxari, P. Dollár und R. Girshick, „Mask R-CNN“, 2017.
go back to reference Ravina Mithe, Supriya Indalkar, Nilam Divekar, „Optical Character Recognition“, 2013. Ravina Mithe, Supriya Indalkar, Nilam Divekar, „Optical Character Recognition“, 2013.
go back to reference T. C. Wei, U. U. Sheikh und A. A.-H. A. Rahman, „Improved optical character recognition with deep neural network“, 2018. T. C. Wei, U. U. Sheikh und A. A.-H. A. Rahman, „Improved optical character recognition with deep neural network“, 2018.
go back to reference J. Memon, M. Sami, R. A. Khan und M. Uddin, „Handwritten Optical Character Recognition (OCR): A Comprehensive Systematic Literature Review (SLR)“, 2020. J. Memon, M. Sami, R. A. Khan und M. Uddin, „Handwritten Optical Character Recognition (OCR): A Comprehensive Systematic Literature Review (SLR)“, 2020.
go back to reference R. Sharma, B. Kaushik und N. Gondhi, „Character Recognition using Machine Learning and Deep Learning – A Survey“, 2020. R. Sharma, B. Kaushik und N. Gondhi, „Character Recognition using Machine Learning and Deep Learning – A Survey“, 2020.
go back to reference Y. Hong, S. Kwong und H. Wang, „Decision-based median filter using k-nearest noise-free pixels“, 2019. Y. Hong, S. Kwong und H. Wang, „Decision-based median filter using k-nearest noise-free pixels“, 2019.
go back to reference P. Sahare und S. B. Dhok, „Multilingual Character Segmentation and Recognition Schemes for Indian Document Images“, 2017. P. Sahare und S. B. Dhok, „Multilingual Character Segmentation and Recognition Schemes for Indian Document Images“, 2017.
go back to reference P. Schönfelder, T. Al-Wesabi, A. Bach und M. König, „Information Extraction from Text Documents for the Semantic Enrichment of Building Information Models of Bridges“ in 39th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, 2022, https://doi.org/10.22260/ISARC2022/0026. P. Schönfelder, T. Al-Wesabi, A. Bach und M. König, „Information Extraction from Text Documents for the Semantic Enrichment of Building Information Models of Bridges“ in 39th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, 2022, https://​doi.​org/​10.​22260/​ISARC2022/​0026.
go back to reference J.-I. Jäkel, „Ein ganzheitlicher Systemansatz zur (teil-) automatisierten Gene-rierung von digitalen Bestandsmodellen der Verkehrsinfrastruk-tur“, Grußwort zum 31. BBB-Assistent: innentreffen in Innsbruck, S. 148, 2022. J.-I. Jäkel, „Ein ganzheitlicher Systemansatz zur (teil-) automatisierten Gene-rierung von digitalen Bestandsmodellen der Verkehrsinfrastruk-tur“, Grußwort zum 31. BBB-Assistent: innentreffen in Innsbruck, S. 148, 2022.
go back to reference L. Gimenez, S. Robert, F. Suard und K. Zreik, „Automatic reconstruction of 3D building models from scanned 2D floor plans“, 2015. L. Gimenez, S. Robert, F. Suard und K. Zreik, „Automatic reconstruction of 3D building models from scanned 2D floor plans“, 2015.
go back to reference C. So, G. Baciu und H. Sun, „Reconstruction of 3D virtual buildings from 2D architectural floor plans“, 1998. C. So, G. Baciu und H. Sun, „Reconstruction of 3D virtual buildings from 2D architectural floor plans“, 1998.
go back to reference Y. Zhao, X. Deng und H. Lai, „A Deep Learning-Based Method to Detect Components from Scanned Structural Drawings for Reconstructing 3D Models“ 6, 2020. Y. Zhao, X. Deng und H. Lai, „A Deep Learning-Based Method to Detect Components from Scanned Structural Drawings for Reconstructing 3D Models“ 6, 2020.
go back to reference G. Zhang, P. A. Vela und I. Brilakis, „Automatic Generation of As-Built Geometric Civil Infrastructure Models from Point Cloud Data“ in 2014 International Conference on Computing in Civil and Building Engineering, Orlando, Florida, United States, 2014, S. 406–413, https://doi.org/10.1061/9780784413616.051. G. Zhang, P. A. Vela und I. Brilakis, „Automatic Generation of As-Built Geometric Civil Infrastructure Models from Point Cloud Data“ in 2014 International Conference on Computing in Civil and Building Engineering, Orlando, Florida, United States, 2014, S. 406–413, https://​doi.​org/​10.​1061/​9780784413616.​051.
go back to reference T. Akanbi und J. Zhang, „Semi-Automated Generation of 3D Bridge Models from 2D PDF Bridge Drawings“, 2022. T. Akanbi und J. Zhang, „Semi-Automated Generation of 3D Bridge Models from 2D PDF Bridge Drawings“, 2022.
Metadata
Title
Künstliche Intelligenz zur semantischen Extraktion von Bestandsdokumenten der Bauwirtschaft
Authors
Peyman Mohammed Zoghian
Tessa Oberhoff
Peter Gölzhäuser
Maik Großner
Jan-Iwo Jäkel
Katharina Klemt-Albert
Copyright Year
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-42796-2_21