I detta arbete undersöks hur man kan bygga upp inredningsplaner med hjälp av lärda byggnadsmätningar. I synnerhet tar vi itu med problemet med att exakt uppskatta rumsdimensioner när mätningar av det inre utrymmet inte har fångats upp. Vår strategi fokuserar på att lära geometrin, orienteringen och förekomsten av rum från en corpus av verkliga byggnadsplan data för att bilda en prediktiv modell. Den utbildade prediktiva modellen kan sedan ifrågasättas för att generera uppskattningar av rummets dimensioner och riktningar. Dessa uppskattningar integreras sedan med det övergripande byggnadsavtrycket och förbättras iterativt med hjälp av en tvåstegsoptimeringsprocess för att bilda kompletta inredningsplaner. Metoden presenteras som en halvautomatisk metod för att bygga planer som kan hantera en begränsad uppsättning känd information och konstruerar sannolika representationer av byggplaner genom modellering av mjuka och hårda begränsningar. Vi utvärderar metoden i samband med uppskattning av bostadshusplaner och visar att förutsägelser effektivt kan användas för att bygga planer med begränsad förkunskap om vilka typer av rum och deras topologi. TILLÄMPNINGEN AV KONKURRENSREGLERNA I EUROPEISKA UNIONEN
I samma sammanhang, baserat på begränsad förkunskap, presenterade REF en semiautomatisk datadriven uppskattning av 2D-byggnadsgolvplan.
Data-driven estimation of building interior plans
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Geographical Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}