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高级工程信息学
摘要
建筑信息模型（BIM）正在成为建筑行业中结构资产编码，重用以及交换信息的官方标准。现有资产自动产生的观点，激起了各行业，学术界和政府各方的兴趣，这种学术观点会对经济产生重大影响。本文的目的是提供建模过程的一般概述，重点是几何建模方面。从计算机视觉，几何处理和土木工程的相关领域，通过自动建模介绍和比较它们的潜力。
关键词：建筑信息模型（BIM）建造模型 BIM建设 BIM设计
1. 介绍
建筑信息模型（BIM）是用数字对从建设到拆除的生命周期的所有相关信息进行编码，包括3D设计图纸，时间表，材料特性，成本和安全规范。通过使用开放标准来促进不同利益相关者之间的知识共享和相互操作性，BIM在建筑行业得到了广泛的接受，因为它们将提供显著的成本节约并且能够提高建筑项目的生产力。BIM的创建设计（即在建筑的设计阶段生成的BIM）得到了越来越普遍的利用，BIM的生成建造（即在其建成条件下反映设施的BIM）对于没有用BIM设计的设施，BIM是一个具有挑战性但必要的过程：建造条件与设计的BIM不同。考虑到设计的BIM（AD BIM）是否存在的情况，本文的重点放在了建立BIM（AB BIM）生成上。
创建AB BIM需要两个主要步骤：数据收集、捕获建造条件和数据建模，以生成容易理解、紧凑但丰富的数据表示。虽然在历史上，（AD）BIM是在70年代引入的，技术（数据收集和存储）和知识（数据建模）方面的差距阻碍了建筑行业对AB BIM的使用;到目前为止，很少有AB BIM技术的建筑。3D重建领域，相关计算机视觉和3D激光扫描技术，弥补了技术差距，提供现成的工具，用于生成3D模型的场景。基本上由一组具有3D笛卡尔坐标和具有颜色信息的三维点组成，这些表示为点云的模型对于可视化或增强现实有很重要的作用。然而，数据建模方面仍然存在缺陷，将原始点云转换为一个语义丰富的BIM模型远未解决。此时可用的商业和学术工具进行这种转换需要广泛的人为干预，费用高昂且容易出错。鉴于预期的经济影响，从点云自动生成AB BIM是参与建筑/工程/建筑和设施管理行业（AEC / FM）的基础条件，成为学术和政府各方的主要目标。
本文提供了建模过程的一般概述，重点是数据建模方面，并介绍了不同研究团体的相关工作，讨论了数据建模用于自动生成AB BIM的潜力。
1.1. 与其他领域的关系
构建建模与几何处理领域有很大的重叠，但输入仅限于基础设施资产的云点，而不是任何通用对象，简化了刚性形状分析的问题。但是，巨大的需要处理的数据量（在某些情况下超过一亿），场景中的元素数量要求有效的方法来解决，因此通用的几何处理工具不能直接应用。考虑到要建模的数据，建造的建模就像放大的城市建模问题。当然，这两个方面提出的方法有很多相似之处。然而，建造的建模必须在细节层次上运行，需要检测和识别更复杂的元素。但是即使如此，由于现有的场景元素的形状和分布的信息，建模中的对象识别比计算机视觉中遇到的通用对象识别更简单。普遍缺乏明确的特征和设备场景中通常遇到的元素并非是可以判别的形状，并经常导致计算机视觉工具失败。几个研究领域密切联系，良好的跨学科沟通和联合研究工作对于先进建模的先进技术的进步至关重要，我们希望本文可以向这个方向作出贡献。
1.2 文件的组织
本文首先介绍了建模建模问题的扩展声明（第2节）。随后的部分介绍了建造建模的关键步骤。第3节简要讨论了关于输入的点云的获取的问题。由于点云通常被噪声和异常值所破坏，因此通常在实际建模之前进行清洁步骤，详细步骤将在第4节中进行描述。第5部分给出了建模中涉及的不同表示的简明提示。根据可用性的AD BIM，对于没有AD BIM的建模模型的建造存在不同的方法，第6部分AD BIM的涵盖方法，参见第7节。虽然这些方法一般涵盖建筑物和基础设施资产（例如桥梁）的建造建模过程，但是需要使用特定的方法来解决机械，电气，管道（MEP）和工厂系统（见第8节）的问题。第9节结束文件。
2. 问题陈述
作为原始点云的输入，建模过程的目标是生成一个语义丰富的3D模型，由几何关系和属性特征的对象组成。理想的结果是AB BIM文件，使用标准语言进行编码。特别值得注意的是，建造建模过程受到几个客观因素的限制，因此即使是最好的建模方法也不能期望输出的与AB BIM 和AD BIM一样丰富。以下几个方面，在建模过程中会引起客观限制：分类：给定上述获得的分段点云，分配给每一段独特的建筑元素标签。注意当AD BIM可用时，寻求输出保持不变，但为实现这一目标而开展的任务将其重点从检测和识别转移到一对一的匹配和验证。从数据收集到BIM生成的一般建模过程总结如图1所示。包括以下步骤：点云生成，点云预处理和建造建模本身。对于自我控制，我们首先讨论AD BIM包含的与设计师的高级知识有关的语义信息，但是不能（数学模型）仅从语义信息推断出这一点。所得AB BIM的准确水平受到与数据收集相关的的限制。用于数据收集的技术可以捕捉到结构，也就是紧固件，这些小元素的建模附加值并不足以说明精确地收集和建模数据所需的时间和成本
在数据收集期间不能捕获不可见和部分遮挡的构件，因此它们不会出现在最后的AB BIM中。例如 钢筋混凝土柱。请注意，捕获不可见元素的设备（例如非破坏性测试技术、地面穿透雷达）已经存在，但自动解释来自这些设备的数据的研究仍处于非常初始的阶段，迄今尚无成功的程序，因此本研究中不会考虑这些设备。
考虑到这些限制，我们将所建立的建模过程的期望输出定义为BIM工作模型，其代表完整BIM的缩减版本，并将可见的建筑和空间元素连接和嵌套起来。例如，我们可以通过考虑国际金融公司的建筑物建造建模案例来进一步阐述这一定义，代表案例MEP建模和桥梁。
使用基于对象的继承层次结构，IFC定义了三个抽象概念：对象定义，关系和属性集，其专门的子类用于定义BIM模型。生成上述AB BIM的关键任务是识别预先建构的元素及其关系。根据方法，可以使用不同的辅助任务来促进此过程：
几何原始检测：报告是否在哪里预先设定在给定的点云中出现简单的几何形状，例如。
检测平面贴片。
点云聚集：给定预定标准，例如：平面度量，聚集输入点以获得具有相似描述符的点的段。
形状确定：给定原始点云和预定模型（例如圆柱体）的子集，找出模型的参数。
分类：给定上面获得的分段点云，为每个分段分配唯一的建筑元素标签。
请注意，当AD BIM可用时，寻求的输出保持不变，但为实现它所执行的任务将其重点从检测和识别转移到一对一匹配和验证。
从数据收集到BIM生成的一般建模过程总结如图1所示。包括以下步骤：点云生成，点云预处理和建模建模本身。对于自我控制，我们首先讨论以前的两个步骤，然后我们广泛地处理建造建模步骤。目的是对研究状况进行批判性分析，比较现有的产品在产出方面，以及它们距离所期望的目标的距离。这将导致将现有产品定位在可能输出的空间中，由上述客观限制和每种方法的固有限制来管理，如图2所示。
3. 生成3D点云
建造建模过程输入的是3D点云，通常通过3D重建方法获得，该方法从成像（相机）系统或从激光扫描仪获取数据源，3D重建过程的核心包括一个注册过程，旨在将不同的数据集合带入相同的坐标系。然而，差异在于每个系统引起的变形，以及可用于恢复它们的特征。需要相机和激光扫描仪围绕现场进行移动，以确保良好的覆盖，因此在这两种情况下，必须考虑刚性变形（平移，旋转）。此外，在成像过程中会丢失第三维，在内部照相机模型诱导的转化的某种假设下，最常见的是使用透视变换，与针孔相机模型相结合。该过程由外观提示指导。相比之下，注册激光扫描较少涉及这方面的提示指导，并且容易出错。然而，在这种情况下，外观提示可能不可用，注册过程主要依赖于几何信息。关于注册问题的更多细节将在第7节中给出，在使用设计的BIM进行建模的情况下，对3D重建技术进行深入调查。
这两种技术已经在土木工程界得到广泛的讨论和比较，与成像系统的较低的成本和时间效率相反，激光扫描系统的精度更高。随着RGBD摄像机的出现，深度和外观来源成为两种注册模式，用于互补以获得准确的3D点云。
4 3D点云预处理
点云数据的测量精度对建模过程的准确性具有重要影响。预处理输入数据可以消除异常值，减少噪声并补偿丢失的数据，已成为建模中的先决条件。在点云数量非常大的情况下，可以执行初始分割，分割成较小的部分，并进行处理。替代方案是对点云进行采样，例如：通过体素化，根据3D网格划分点云，并用重心替换单元格内的所有点。注意，体素化也可用于获得在点云之间的邻接信息，这对于密度估计或稍后的建模是非常有用的。对于记忆效率，树结构用于存储体素化点云。
4.1 消除异常值
大多数方法是根据本地统计信息定义一些局部异常因子，例如：局部密度，到最近因子的距离，或局部协方差矩阵的特征值;参见更完整的列表。异常值由识别直接应用硬阈值[71]，或者通过定义全局分布，通常假定正态分布，并通过识别与该分布分歧的点。比较一个点的局部采样密度到其最近因子的平均局部采样密度，并在无参数设置中识别异常值。一些作者进一步将稀疏异常值与时间伪像异常值相区别。
4.2 噪声滤波
噪声滤除技术与异常值去除类似，对于更复杂的形状，每个点的显式参数表示邻域，并执行平滑处理。主要的问题是避免过度平滑的特征。类似地，[81]中提出的迭代采样向上采样策略有效地解决了这样的问题。为了防止这种现象，关键思想是进行各向异性滤波。在[77]中提出的滤波使用平均曲率流来进行点云的各向异性滤波，但是高复杂度使得它对于大点云而言是禁止的。在[115]中引入了更有效的程序，其中作者对使用新技术计算的点的法线进行各向异性滤波，最终，点的位置相应更新。一些作品着重于设计精确的算法，绕过滤波步骤，以避免潜在的信息丢失。
5 在建模中使用的表示法
值得注意的是，总结本节，点云预处理是一个非常活跃的研究领域，更重要的是从实际的角度来看，开放源码库和软件可以提供许多工具。设计用于编码设施的整体视图，BIM是一种面向对象的表示方法，建立在场景的体积或实体表示（图3）上。建构实体几何（CSG）和边界是常见的3D表示。简洁和简约是前者最有吸引力的特征，而后者具有灵活性和高代表性的特征。
这些模型又依赖于几何表示。为了说明场景的几何结构，可以使用多个几何表示，并且它们在完整性，紧凑性和唯一性方面不同。选择一个特定的代表，其应用的需求取决于场景元素的复杂性。
完整的表示，而不是歧视性的表达，可以完全描述一个对象的几何形状，它们可以是显性的或隐含的，显性表示可以进一步细分为参数和非参数。简单的形状，如线条，圆形，飞机，球体，圆柱体或一般四边形。显性参数和隐含表示，由于其紧凑性，广泛用于建造建模的第一步；低参数数量允许相对有效的检测和确定方法。例如，使用适当的参数化，霍夫变换可用于检测平面和3D形状（平面，球体，通用圆柱体），或者不同的确定方法利用隐式表示使用函数的零定义形状，这可以方便地集成在最小二乘法配方中。
对于更复杂的形状，显性参数表示仍然可用（例如Beacute;zier曲线，B样条曲线），但它们主要用作设计工具。由于他们的控制点既不能从给定的数据中轻易推断出来，也不是唯一的，
所以这些表示方法很少用于形状分析。最后，对于不允许参数模型的高度复杂的形状，使用非参数表示，例如：多边形网格。尽管它们的功能近似，但缺乏紧凑性。这些限制了它们的使用，特别是在处理大点云时。因此，当需要完整的表示时，使用参数和非参数表示的组合是合理的权衡方法。
6. 没有AD BIM的建模
如何生成没有AD BIM设施的完整几何模型是一个复杂的问题，主要是因为待处理的点云通常非常大，并且它包含大量需要识别的基础设施元素（例如墙壁，窗户），可能非常杂乱。检测和识别预定的基础设施元素是建造建模的核心。然而，同样重要的是元素之间关系的建模，这可以有助于获得连贯的全局几何表示。
根据用于定义全局一致性的标准，几何建模中的现有方法可以分为全局优化方法和局部启发式的方法。前者通常是基于模型的，并且是在整个场景中，试图找出在最大后验估计或能量最小化方面的最佳的全局几何解释。元素之间的关系可以用作全局模型的有效成分，允许注入关于场景布局的先前信息，例如，共同的关系是“相邻的墙壁相互垂直”，“墙壁和垂直”，“门被包含在墙壁内”等。与这种整体方法相反，局部启发式具有相当复杂的模型和昂贵的计算方式，本地启发式方法使用自下而上的推理，其中场景的元素被独立地处理，并且关于元素之间的关系的先前信息被用作本地配置。
在这两个类别中，几乎没有描述关于点云涉及计算机视觉，几何处理或土木工程的完整建模过程的作品。 但是其他针对建造建模的特定部分或一般的几何建模问题的作品存在较广泛，因此它们也将被包括在我们的讨论中。但是，我们专注于在自动获取BIM模型的过程中具有潜力的自动方法或作品，我们不详细介绍依赖某种形式的用户交互的作品，参见例如[85]介绍的这些作品。
7. 使用AD BIM的建模
对于配有AD BIM的设备，建造建模的预期产出是AB BIM，可以准确反映建造条件，这可能与原始设计有所偏差。然而，在这种情况下获得AB BIM的方法与前一部分不同，因为AD BIM可以被主动用于指导建模过程。对AD BIM的建模过程的检查有两个方面：检查所建立的条件是否符合设计条件（几何检查器）或者更新现有的BIM以反映所建立的条件。本节介绍以全自动方式实现这些任务的作品，存在依赖于某种形式的用户输入的其他作品，但这里不再详细描述。
使用AD BIM构建的建模的核心是从AD BIM采样的3D重建获得的点云的注册。一旦注
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