Detección de circuitos eléctricos en planos de planta mediante aprendizaje automático
| cic.institucionOrigen | Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada (LIFIA) | |
| cic.isFulltext | SI | |
| cic.isPeerReviewed | SI | |
| cic.lugarDesarrollo | Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada (LIFIA) | |
| cic.parentType | Objeto de conferencia | |
| cic.version | Publicada | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-23T13:40:07Z | |
| dc.date.available | 2024-09-23T13:40:07Z | |
| dc.identifier.uri | https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/12322 | |
| dc.title | Detección de circuitos eléctricos en planos de planta mediante aprendizaje automático | es |
| dc.type | Documento de conferencia | |
| dcterms.abstract | Building Information Modeling (BIM) es una metodologíapara la gestión del ciclo de vida de edificios. La mayoría de las solucionesBIM requieren un modelo digital como base, para por ejemplo, optimizarel mantenimiento, renovación de infraestructura o su demolición. Sin em-bargo, estos modelos no están siempre disponibles para edificios existen-tes. Existe una vasta cantidad de planos analógicos de edificios existentesregistrados por los diferentes organismos públicos que gestionan los desa-rrollos urbanos, y que su modelado manual resultaría muy costoso. Dadaesta falta de modelos digitales, se presenta una nueva técnica que per-mite procesar información en planos de instalación eléctrica y obtenerun archivo IFC, basada en Aprendizaje Automático utilizando el modelode segmentación de instancias Cascade Mask R-CNN para extraer to-mas y un modelo detección de segmentos de líneas (LSD) DeepLSD paraextraer la traza de los cables que captura la información digitalmente,estableciendo la relación semántica de los componentes del circuito. Losplanos eléctricos procesados conforman un nuevo dataset IPVBA-ELEC. | es |
| dcterms.creator.author | Burriel, Guillermo | |
| dcterms.creator.author | Urbieta, Martín | |
| dcterms.creator.author | Urbieta, Matías | |
| dcterms.extent | 195-208 | |
| dcterms.identifier.other | ISSN: 2451-7496 | |
| dcterms.identifier.url | https://ojs.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/1025 | |
| dcterms.isPartOf.series | 53 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (JAIIO) (Bahía Blanca, 12 al 16 de agosto de 2024) | |
| dcterms.issued | 2024 | |
| dcterms.language | Español | |
| dcterms.license | Attribution 4.0 International (BY 4.0) | |
| dcterms.subject | Building Information Modeling | en |
| dcterms.subject | BIM | en |
| dcterms.subject | construction | en |
| dcterms.subject | IFC | en |
| dcterms.subject | electrical floorplan | en |
| dcterms.subject | Machine Learning | en |
| dcterms.subject.materia | Ciencias de la Computación e Información |
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