2022年度公募 seeds-2428 - 【近畿】 低コストとAIによる建築物の戦略的次世代3Dモデリングシステムの開発
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VISIONビジョン

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VISION

ビジョン

容易かつ効率的な既存建築物の3Dモデリングによる建築デジタル汎用化

人件費・設備費の削減によるas-built BIMサービスの汎用化

既存建築物の3Dモデリングはレイアウト検討、改修工事、安全評価、メンテナンスなどの業務効率向上を可能とする。従来のサービス提供では高価な計測装置を用いてデータ収集し、専門知識を有する作業員による複雑な工程が必要となる。莫大な人件費、設備費がサービス提供高額化の問題となっている。本研究はおよそ1000倍安価な計測システムと最新のAI技術により効率的な3Dモデリングを低コストで実現し、汎用化を目指してデジタル社会の構築に貢献する。この技術の展開により、専門技術者がいない場合でもデータ収集が可能となる新しいビジネスモデルの創出が期待できる。

USE CASE

最終用途例

建築物の維持管理・運用段階で活用でき、施設管理、資産管理及び改修などで応用可能

USE CASE 01設備更新や改修、施設の利用状況把握、事業計画などでの環境データ活用

APPLICATION

APPLICATION

設備更新や改修、施設の利用状況把握、事業計画

設備更新や改修などの投資・実施判断などの正確性・適正性の向上、施設の利用状況把握による資産の有効活用、情報の蓄積により施設そのものを事業計画に活用可能なデータベースとして活用

USE CASE 02避難シミュレーション、光熱水費予測、レイアウト変更などでの環境データ活用

APPLICATION

APPLICATION

避難シミュレーション、光熱水費予測、レイアウト変更

災害時の避難シミュレーションおよび実施計画立案などの充実化、光熱水費の予測可能性向上、レイアウト変更などの事前検討の効率化

USE CASE 03部材などのリコール、各種シミュレーション、日常的なマネジメントなどでの環境データ活用

APPLICATION

APPLICATION

部材リコール、シミュレーション、日常マネジメント

設備や建築部材などのリコール時に該当箇所把握の迅速化、種シミュレーションへのBIMの活用、日常的なマネジメント業務の自動化・省人化

STRENGTHS

強み

本研究は約1000倍安価な計測システムと最新のAI技術により効率的な3Dモデリングを低コストで実現

STRENGTHS 01

人件費、設備費の削減によるサービスの提供容易化

Yang Tian, et. al, Automatic Feature Type Selection in Digital Photogrammetry of Piping, doi: /10.1111/mice.12840

TECHNOLOGY

テクノロジー

安価なRGB-Dセンサを用いる小型計測システムと深層学習の融合により、リアルタイムでの自動BIM構築

TECHNOLOGY 01

安価なRGB-Dセンサを用いた小型計測システム

「Automatic Feature Type Selection in Digital Photogrammetry of Piping」は建築領域第一位の論文誌Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineeringにて表紙論文として2022年に掲載された。

PRESENTATION

共同研究仮説

関連データセットの構築

共同研究仮説01

データの定義方法及びそれに関連したデータの提供方法の考案

データの継続的活用と収集に伴う問題の解決

主に今まで収集したデータをどのように活用するかを目的として研究を行う。具体的な内容としてはデータの分類、データの形式の定義が必要となる。また研究のためのデータの提供方法の考案も重要となる。特にデータのプライバシー保護やセキュリティー関連について研究を進めることが必要となる。

共同研究仮説02

ビジネスモデルによるビッグデータ蓄積の実現

斬新なビジネスモデルを考案し、データの収集を一般化

容易かつ安価な設備が可能となるため、専門知識がないユーザが現場で関連データを収集することにより、大幅なコスト削減と市場拡大が可能となる。しかし、どのようにこのような斬新なビジネスモデルを提案するかが研究の内容となる。

EVENT MOVIE

イベント動画

RESEARCHER

研究者

田 陽 立命館大学理工学部ロボティクス学科
(助教)
経歴

2018年 学位取得(博士(工学)、立命館大学)
2018年 立命館大学理工学部ロボティクス学科 特任助教
2020年 立命館大学理工学部ロボティクス学科 助教

研究者からのメッセージ

最新技術と潜在ニーズ融合による革新技術の創発

大学での最新技術と市場での潜在ニーズの融合研究を是非共に探索しましょう!