1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 本书主要内容
1.3 建筑结构即时模型重建研究现状
1.3.1 建筑构件识别研究现状
1.3.2 建筑三维重建研究现状
1.3.3 BIM施工模拟研究现状
1.4 本章小结
2 建筑结构即时数据采集及标注目标分析
2.1 施工现场建筑结构信息自动化采集方法
2.1.1 基于标签的信息采集方法
2.1.2 基于成像的信息采集方法
2.2 施工现场建筑结构图像采集
2.2.1 采集设备与数据形式
2.2.2 施工现场建筑结构图像采集方法
2.3 训练与实验图像集
2.4 图像标注
2.4.1 施工现场环境分析
2.4.2 标注目标与标注方法的确定
2.5 本章小结
3 建筑结构构件即时状态信息识别方法
3.1 深度学习与目标检测技术
3.1.1 机器学习与深度学习技术概述
3.1.2 目标检测与传统目标检测算法
3.1.3 基于深度学习的目标检测算法
3.1.4 深度学习与目标检测技术在建筑工程中的应用
3.2 目标检测算法的选择与DSOD算法
3.2.1 施工现场建筑结构目标检测的特点
3.2.2 DSOD算法
3.2.3 改进DSOD算法
3.3 识别器训练与优化
3.4 建筑构件检测器性能分析
3.4.1 准确性分析
3.4.2 交并比分析
3.4.3 检测速度分析
3.5 本章小结
4 建筑结构构件即时三维粗配准定位方法
4.1 信息的表示
4.2 施工进度信息采集模型
4.2.1 基于三维粗配准算法的施工进度信息采集模型概述
4.2.2 实验与应用流程
4.2.3 自动化与重复性
4.3 BIM模型构建及坐标信息提取
4.3.1 BIM技术
4.3.2 BIM模型的构建与命名
4.3.3 BIM元素角点坐标提取
4.4 相机投影模型及其标定方法
4.4.1 相机投影模型及其求解方法
4.4.2 相机标定方法
4.4.3 相机内外部参数标定
4.4.4 相机部署方案
4.5 基于粗配准算法的建筑构件三维定位
4.5.1 BIM元素成像平面投影
4.5.2 包络框筛选原则
4.5.3 基于位置关系的粗配准算法
4.6 基于辅助信息的施工进度推理
4.7 本章小结
5 图像与BIM配准叠加效果修正模型
5.1 叠加效果修正模型的构建
5.2 图像叠加管理系统
5.2.1 功能需求分析
5.2.2 图像叠加管理系统开发
5.3 叠加效果最佳参数值的分析与确定
5.3.1 光源与渲染模式
5.3.2 选择性显示
5.3.3 透明度
5.4 本章小结
6 建筑结构即时模型重建的随机离散生成机制
6.1 建筑结构即时模型重建框架
6.1.1 4D-BIM模拟技术
6.1.2 建筑结构即时模型重建框架的构建
6.2 进度信息的表现形式
6.3 建筑构件生成机制
6.3.1 4D-BIM模拟软件
6.3.2 随机离散生成机制的提出
6.3.3 随机离散生成机制的构建
6.4 建筑构件即时模型重建方法验证
6.4.1 实验前准备工作和基本设定
6.4.2 实验室对比模拟结果分析
6.5 本章小结
7 建筑结构即时模型重建管理系统开发与仿真
7.1 管理系统的设计思想
7.1.1 主要功能模块设计
7.1.2 交互与信息传递流程
7.2 系统界面设计
7.2.1 系统主界面与个人中心
7.2.2 主要功能模块
7.3 系统仿真模拟测试及其结果分析
7.3.1 数据与基本设定
7.3.2 准备阶段各功能模块测试
7.3.3 配准偏差修正模块测试
7.3.4 施工进度信息采集模块测试及其结果分析
7.3.5 建筑结构即时模型重建模块测试及其结果分析
7.4 本章小结
参考文献
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