CLOI：一种用于生成工业设施几何数字孪生的自动化基准框架
计算机与社会
2021-01-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文设计、实现并基准测试了一个名为 CLOI 的新颖框架，该框架能以最小人工干预、以通用点级格式准确生成现有工业设施最重要形状的独立标注点簇。CLOI 结合深度学习与几何方法，将点分割为类别及独立实例。当前商业软件中由点云数据生成几何数字孪生是一项繁琐的手工过程。使用我们 CLOI 框架的实验表明，该方法能可靠分割工业设施的复杂且不完整点云，获得 82% 的类别分割精度。与当前最佳实践相比，所提框架可实现平均约 30% 的估计时间节省。CLOI 是同类中首个针对工业工厂最重要对象实现几何数字孪生的框架。它为建成环境语义丰富数字孪生生成的进一步研究奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2101.01355,
title = {CLOI: An Automated Benchmark Framework For Generating Geometric Digital Twins Of Industrial Facilities},
author = {Eva Agapaki and Ioannis Brilakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.01355},
year = {2021}
}