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Construcción del Sistema de Reconstrucción 3D de Escenas de Construcción de Edificios Basado en Aprendizaje Profundo.

La creciente complejidad y enormidad de los proyectos de construcción, así como el hecho de que la operación real de la gestión del cronograma de construcción aún depende principalmente de métodos tradicionales de gestión manual, han llevado a una baja eficiencia en la gestión del cronograma de construcción y han causado que muchos proyectos de construcción tengan sobrecostos y disputas legales debido a retrasos en el cronograma. Los algoritmos de reconstrucción 3D existentes a menudo generan lagunas significativas, distorsiones o partes borrosas en los modelos 3D reconstruidos, mientras que los algoritmos de reconstrucción 3D basados en aprendizaje automático a menudo solo pueden reconstruir objetos simples separados y representarlos como cajas 3D. Se propone una nueva arquitectura de algoritmo de reconstrucción 3D semisupervisado. El algoritmo mejora iterativamente la calidad del modelo original de reconstrucción 3D entrenando un modelo de red generativa adversarial hasta alcanzar un estado converg

Autores: Lu, Zhou

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2021

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

Atribución – Compartir igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Scientific Programming

Volume , Article ID 5839391, 9 pages

https://doi.org/10.1155/2021/5839391

Lu Zhou0

College of Architecture China

Academic Editor: Ding Baiyuan

Contact: @hindawi.com

Descripción
La creciente complejidad y enormidad de los proyectos de construcción, así como el hecho de que la operación real de la gestión del cronograma de construcción aún depende principalmente de métodos tradicionales de gestión manual, han llevado a una baja eficiencia en la gestión del cronograma de construcción y han causado que muchos proyectos de construcción tengan sobrecostos y disputas legales debido a retrasos en el cronograma. Los algoritmos de reconstrucción 3D existentes a menudo generan lagunas significativas, distorsiones o partes borrosas en los modelos 3D reconstruidos, mientras que los algoritmos de reconstrucción 3D basados en aprendizaje automático a menudo solo pueden reconstruir objetos simples separados y representarlos como cajas 3D. Se propone una nueva arquitectura de algoritmo de reconstrucción 3D semisupervisado. El algoritmo mejora iterativamente la calidad del modelo original de reconstrucción 3D entrenando un modelo de red generativa adversarial hasta alcanzar un estado converg

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