JP7280039B2 - 建造物を表現する3dモデルの生成 - Google Patents
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Description
[先に引用された学術的な論文のリスト]
[1] Xuetao Y. et al., Generating 3D Building Models from Architectural Drawings: A Survey IEEE Computer Graphics and Applications, 2009 [2]Gimenez, L. et al., Review: reconstruction of 3d building information models from 2d scanned plans. Journal of Building Engineering, pp. 24-35, 2015 [3]Gimenez L. et al. Reconstruction of 3D building models from 2D scanned plans-opening the path for enhanced decision support in renovation design ECPPM 2014 [4]Dominguez B. et al. Semiautomatic detection of floor topology from CAD architectural drawings Computer-Aided Design, 2012 [5]Gimenez L. et al. A novel approach to 2D drawings-based reconstruction of 3D building digital models, Building information modeling (BIM) in design construction and operations, vol 149, 2015 [6]Heras, L.-P. de las et al. Wall Patch-Based Segmentation in Architectural Floorplans, ICDAR-2011
-建築のオブジェクトクラスの前記所定の集合は、窓クラス、および/またはドアクラスをさらに含み、前記2Dモデルを生成することは前記窓クラスに関する前記マスクの線分、および/または前記ドアクラスに関する前記マスクの線分のそれぞれを、前記壁マスクの各々の線分上へ投影することをさらに含む。
-それぞれの投影線分は、所定の共線性閾値を上回る前記投影線分との共線性を与えるものの中で前記壁マスクに最も近い線分に投影される。
-前記2Dフロアプランのセマンティックセグメンテーションを決定することは、0.85より高い平均正解率、および/または、0.75より高い平均IoU(intersection-over-union)を与える関数を前記2Dフロアプランに適用することを含む。
-前記2Dフロアプランのセマンティックセグメンテーションを決定することは、機械学習済みの関数を前記2Dフロアプランに適用することによって行われる。
-前記2Dフロアプランのセマンティックセグメンテーションを決定することは、機械学習済みの関数を前記2Dフロアプランに適用することによって行われる。
-前記関数は、0.85より高い平均正解率、および/または0.75より高い平均IoUを与える。および/または、
-前記関数は、畳み込みエンコーダ・デコーダ・ニューラルネットワークアーキテクチャ(convolutional encoder-decoder architecture)を与え、かつ/または学習することは、任意にクロスエントロピー損失関数(cross-entropy loss function)に基づく確率的勾配降下法(stochastic gradient descent)を含む。
前記コンピュータプログラムが記録されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体がさらに提供される。
図1は、建築の3D再構成の処理を示す。本処理は、特に、3Dモデル(建造物を表現する3Dモデル)を構成するためのものである。本処理は、入力2Dフロアプラン(建造物のレイアウトを表現する入力2Dフロアプラン)に基づく。
(i) AlexNetベースの全層畳み込みネットワーク(J. Long et al. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 2015)。これは、8つの畳み込み層(プーリング層を備える)を含む全層畳み込みエンコーダと、それに続く、アップサンプリング層およびピクセルワイズ分類器(ソフトマックス分類器)を含むデコーダとからなる。
(ii) SegNetネットワーク(V. Badrinarayanan et al. SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 2016)。これは、13の畳み込み層を含む全層畳み込みエンコーダ(プーリング層を備える)と、同様に13の畳み込み層を含む全層畳み込みデコーダ(図8を参照して記述されたようなアップサンプリング層を備える)とからなる。このネットワークのアーキテクチャは、図9の例と、位相的に同等である。
[B]“Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition”, Karen Simonyan & Andrew Zisserman
[C]“Deep Residual Learning for Image Recognition”, Kaiming He & Al
[D]“Fully convolutional networks for semantic segmentation,” J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, in CVPR 2015
[E] “SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation”, Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla, 2015
[F]“Pyramid Scene Parsing Network”, Hengshuang Zhao, Jianping Shi, Xiaojuan Qi, Xiaogang Wang, Jiaya Jia, CVPR 2017
[G] “RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation”, Guosheng Lin, Anton Milan, Chunhua Shen, Ian Reid, 2016
[H]“Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation”, Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell, CVPR 2015
[I]“CVC-FP and SGT: a new database for structural floor plan analysis and its groundtruthing tool”, International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), Lluis-Pere de las Heras, Oriol Ramos Terrades, Sergi Robles, Gemma Sanchez
ここで、学習S20の実行の例について述べる。
学習関数は、畳み込みニューラルネットワークとして実行されてもよい。関数は特に、畳み込みエンコーダ・デコーダ・ニューラルネットワークアーキテクチャを与えてもよい。換言すれば、ニューラルネットワークは、自然画像上でセマンティックセグメンテーションを行うために使用されるニューラルネットワークの一種であるエンコーダ・デコーダであってもよい。この種のニューラルネットワークは、自然画像中の連続性を比較的よく活用でき、従ってそのような情況において好結果をもたらすが、2Dフロアプランのようなスパース(sparse)な情報を含む画像では、演繹的には効率的ではない。しかしながら、テストは行われ、この種のニューラルネットワークが、本処理の2Dフロアプランの状況においてもうまく働くことを示した。
1.ニューラルアーキテクチャ:層の数、1層当たりのニューロンの数、ニューロンの種類。
2.最適化アルゴリズム:これは、アノテーションされた(annotated)データセットおよび損失関数値に従ってニューラルネットワークのパラメータ/重みを更新するために使用される。
3.アノテーションされたデータセット。
トレーニングデータセットは、2Dフロアプラン画像の集合であってもよく、その画像のそれぞれは、ピクセルワイズのラベル付き画像(グランドトゥルース・セマンティックセグメンテーションマスクとも呼ばれる)に関係する。
アノテーションされたデータセットにおけるセマンティックセグメンテーション正解率を評価するために、評価尺度が規定されてもよい。セマンティックセグメンテーションのタスクに対して、2つの評価尺度が使用されてもよい。
Claims (13)
- 建造物のレイアウトを表現する2Dフロアプランを供給することと、
前記2Dフロアプランのセマンティックセグメンテーションを決定することと、
前記セマンティックセグメンテーションに基づいて3Dモデルを決定することと
を含む、
コンピュータによって実行される、前記建造物を表現する前記3Dモデルを生成する方法であって、
前記セマンティックセグメンテーションを前記建造物のレイアウトを表現する2Dモデルに変換することをさらに含み、
前記3Dモデルの決定は、前記2Dモデルから行われ、
前記セマンティックセグメンテーションを前記2Dモデルへ変換することは、
建築のオブジェクトクラスの所定の集合の各々のクラスごとに、前記セマンティックセグメンテーションに基づいてマスクを決定することと、
前記決定されたマスクに基づいて前記2Dモデルを生成することと
を含み、
前記各々のクラスごとに前記マスクを決定することは、
前記各々のクラスに対応する前記セマンティックセグメンテーションのピクセルのすべてでの初期化と、
スケルトン化と、
線分の数を減らすための線分の併合と
を含む、
ことを特徴とする方法。 - 前記線分の併合において、所定の共線性閾値を上回る線分と所定の距離閾値を下回る線分とのペアが併合される
請求項1に記載の方法。 - 建築オブジェクトクラスの前記所定の集合は壁クラスを含み、
前記2Dモデルを生成することは、前記壁クラスに関する前記マスクの中の線分の連結を含む
請求項1または2に記載の方法。 - 建築のオブジェクトクラスの前記所定の集合は、窓クラス、および/またはドアクラスをさらに含み、
前記2Dモデルを生成することは、前記窓クラスに関する前記マスクの線分、および/または前記ドアクラスに関する前記マスクの線分のそれぞれを、前記壁クラスに関する前記マスクの各々の線分上へ投影することをさらに含む
請求項3に記載の方法。 - それぞれの投影線分は、所定の共線性閾値を上回る前記投影線分との共線性を与えるものの中で前記壁クラスに関する前記マスクに最も近い線分に投影される
請求項4に記載の方法。 - 前記2Dフロアプランの前記セマンティックセグメンテーションを決定することは、0.85より高い平均正解率、および/または0.75より高い平均IoUを与える関数を前記2Dフロアプランに適用することを含む
請求項1~5のいずれか1項に記載の方法。 - 前記2Dフロアプランの前記セマンティックセグメンテーションを決定することは、機械学習済みの関数を前記2Dフロアプランに適用することで行われる
請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。 - 前記関数は、0.85より高い平均正解率、および/または0.75より高い平均IoUを与える
請求項7に記載の方法。 - 前記関数は、畳み込みエンコーダ・デコーダ・ニュートラルネットワークアーキテクチャを与える、
請求項7または8に記載の方法。 - 前記関数は、前記機械学習はクロスエントロピー損失関数に基づく確率的勾配降下法を含む
請求項7または8に記載の方法。 - コンピュータに、請求項1~10のいずれか1項に記載の方法を実行させるための命令を含む、コンピュータプログラム。
- 請求項11に記載のコンピュータプログラムが記録されたメモリを含み、前記コンピュータプログラムにより動作させられるデバイス。
- 前記メモリに接続されたプロセッサおよびグラフィカルユーザインタフェースをさらに含む、請求項12に記載のデバイス。
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