Floorplan AI

Objectif :

L'objectif de ce projet était d'analyser les plans d'étage fournis au format PDF ou image et d'en extraire les informations clés. À partir du plan d'étage fourni, nous devions extraire la forme des différentes pièces présentes dans l'image et déterminer les coordonnées des pièces présentes dans l'image.

Notre solution :

Une pipeline de vision multi-étapes combinant la segmentation fondée sur les transformeurs (Vision Transformers), l'extraction des contours et des lignes, la détection des coins & un post-traitement géométrique afin de produire des polygones de pièces nets.

Défis relevés :

• Gérer l'immense variabilité des styles, des annotations, des résolutions et des langues.
• Créer un processus d'annotation efficace dans des délais serrés.
• Combiner plusieurs pipelines d'IA (vision transformers, réduction du bruit, détection des contours) pour des résultats précis.

1. Immobilier : générer automatiquement des annonces de biens interactives.
   
2. Construction : réduire le dessin CAO manuel de plusieurs jours à quelques minutes.
   
3. Décoration d'intérieur : créer rapidement des agencements de pièces évolutifs pour les propositions.
   
4. Gestion immobilière : suivre et gérer les agencements des locaux pour les rénovations.

Ce projet met élégamment en lumière divers cas d'usage et possibilités réalisables pour différents domaines et applications :

1. Les modèles Vision Transformer peuvent être combinés entre eux et entraînés à reconnaître l'aspect général d'une caractéristique donnée dans n'importe quelle image, puis utilisés pour détecter et classer de manière fiable certaines caractéristiques clés. Même des caractéristiques complexes telles que la forme des objets peuvent être détectées.
2. Même en présence d'une variation importante dans l'aspect que pourraient prendre un objet potentiel, un archétype, une propriété ou une caractéristique dans une image, et d'une forte variabilité des images fournies par les utilisateurs, une IA peut être entraînée à fournir de manière fiable des solutions pertinentes.
   
3. Même des longueurs et des formes ouvertes comme des clôtures peuvent être détectées. La qualité des résultats est toutefois fortement influencée par la qualité et la quantité des données d'entrée, la clarté du périmètre, la disponibilité d'un budget de recherche, ainsi que la cohérence et la résolution des images considérées.

1. Intégration avec des outils AR/VR pour des visites immersives.
   
2. Estimation des coûts de rénovation par IA à partir des plans d'étage.
   
3. Vérification automatisée de la conformité aux réglementations du bâtiment.