Floorplan AI

Doel:

Het doel van dit project was de ingevoerde plattegronden in pdf- of beeldformaat te analyseren en daaruit centrale informatie te extraheren. Uit de ingevoerde plattegrond moesten we de vorm van de verschillende ruimtes in het beeld extraheren en de coördinaten van de ruimtes in het beeld bepalen.

Onze oplossing:

Een meertraps vision-pipeline die transformergebaseerde segmentatie (vision transformers), rand- en lijnextractie, hoekherkenning & geometrische nabewerking combineert om schone ruimtepolygonen te genereren.

Aangepakte uitdagingen:

• Omgaan met de enorme verscheidenheid aan stijlen, aanduidingen, resoluties en talen.
• Het opzetten van een efficiënt annotatieproces onder krappe deadlines.
• Het combineren van meerdere AI-pipelines (vision transformers, ruisonderdrukking, randherkenning) voor nauwkeurige resultaten.

1. Vastgoed: automatische aanmaak van interactieve woningadvertenties.
   
2. Bouw: reductie van het handmatige CAD-tekenwerk van dagen naar minuten.
   
3. Interieurarchitectuur: snelle aanmaak van schaalbare ruimte-indelingen voor offertes.
   
4. Vastgoedbeheer: het volgen en beheren van gebouwindelingen voor renovaties.

Dit project illustreert op elegante wijze verschillende toepassingen en mogelijkheden die voor uiteenlopende domeinen en toepassingsdoelen haalbaar zijn:

1. Vision-transformermodellen kunnen met elkaar worden gecombineerd en worden getraind op hoe een bepaald kenmerk er in een willekeurig beeld in het algemeen uitziet, en laten zich inzetten om bepaalde sleutelkenmerken betrouwbaar te herkennen en te classificeren. Zelfs complexe kenmerken zoals objectvormen kunnen worden herkend.
2. Zelfs wanneer er aanzienlijke verschillen bestaan in hoe een mogelijk object, archetype, eigenschap of kenmerk er in een beeld uit kan zien, en wanneer de door gebruikers aangeleverde invoerbeelden sterk variëren, kan AI worden getraind om betrouwbaar relevante oplossingen te leveren.
   
3. Zelfs lengtes en open vormen zoals hekwerken kunnen worden herkend. De kwaliteit van de resultaten wordt echter sterk beïnvloed door de kwaliteit en de hoeveelheid van de invoerdata, de helderheid van de scope, het beschikbare onderzoeksbudget en de consistentie en resolutie van de bekeken beelden.

1. Integratie met AR/VR-tools voor immersieve rondleidingen.
   
2. AI-gebaseerde raming van renovatiekosten op basis van plattegronden.
   
3. Geautomatiseerde toetsing aan de bouwvoorschriften.