技術名稱 |
以深度學習與數位孿生輔助工地鋼筋查驗 |
計畫單位 |
國立臺灣大學 |
計畫主持人 |
陳俊杉 |
技術簡介 |
結合深度學習與數位孿生輔助工地鋼筋之查驗與維護,接軌設計與施工,達到鋼筋全檢核、議題追蹤、查驗核實與維護。以鋼筋組立的影像收集、數位孿生建立、人機協作之半監督式深度學習與鋼筋查驗深度學習模組開發為核心,透過BIM與不同時序特徵點雲的4D數位孿生進行自動匹配與比對,直接與設計比對完成查驗。 |
科學突破性 |
本團隊於科學技術上的突破性,主要為下列四點,第一為打造領先國際的現地鋼筋組立影像暨空間資訊的深度學習資料集。第二為深度學習RGB-D的鋼筋影像識別技術。第三為結合數位孿生與深度學習技術,實現鋼筋組立之點雲特徵識別。第四為基於設計的鋼筋施工品質查驗技術,透過BIM與前述的點雲特徵識別結果完成自動比對。 |
產業應用性 |
本技術結合深度學習與4D數位孿生技術以價值實證驅動營建產業的數位轉型,此系統平台可協助工地監造單位更安全快速地完成查驗作業,並透過時序資料進行議題追蹤。服務涵蓋鋼筋智慧查驗、工地即時複查與維護、工程議題追蹤與設計檢討和查驗結果視覺化,透過深度學習與數位孿生接軌施工與設計,為本計畫潛在的商業價值所在。 |
媒合需求 |
1.欲媒合之產業領域:資訊與通訊、營建產業。2.欲媒合項目:技術合作、技術轉移、投資合作。 |
關鍵字 |
深度學習 數位孿生 工地查驗 鋼筋 半監督式學習 主動學習 RGB-D 實例分割 建築資訊模型 運動回復結構 多視角立體視覺 |
備註 |
【接受實體與線上媒合】1.媒合時間:每週二、三、五 09:00-11:00。2.實體媒合地點:台北市大安區辛亥路三段200號13樓1308室。3.線上媒合方式:確認團隊與廠商需求後,主辦單位將發送會議連結予雙方使用。 |