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A BIM Based Framework for Damage Segmentation, Modeling, and Visualization Using IFC

  • Paper-based data acquisition and manual transfer between incompatible software or data formats during inspections of bridges, as done currently, are time-consuming, error-prone, cumbersome, and lead to information loss. A fully digitized workflow using open data formats would reduce data loss, efforts, and the costs of future inspections. On the one hand, existing studies proposed methods toPaper-based data acquisition and manual transfer between incompatible software or data formats during inspections of bridges, as done currently, are time-consuming, error-prone, cumbersome, and lead to information loss. A fully digitized workflow using open data formats would reduce data loss, efforts, and the costs of future inspections. On the one hand, existing studies proposed methods to automatize data acquisition and visualization for inspections. These studies lack an open standard to make the gathered data available for other processes. On the other hand, several studies discuss data structures for exchanging damage information among different stakeholders. However, those studies do not cover the process of automatic data acquisition and transfer. This study focuses on a framework that incorporates automatic damage data acquisition, transfer, and a damage information model for data exchange. This enables inspectors to use damage data for subsequent analyses and simulations. The proposed framework shows the potentials for a comprehensive damage information model and related (semi-)automatic data acquisition and processing.zeige mehrzeige weniger

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  • Gefördert durch das Programm Open Access Publizieren der DFG und den Publikationsfonds der Bauhaus-Universität Weimar.

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Dokumentart:Artikel (Wissenschaftlicher)
Verfasserangaben: Mathias ArtusORCiDGND, Mohamed Said Helmy AlabassyORCiD, Prof. Dr.-Ing. Christian KochORCiDGND
DOI (Zitierlink):https://doi.org/10.3390/app12062772Zitierlink
URN (Zitierlink):https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20220314-46059Zitierlink
URL:https://www.mdpi.com/2076-3417/12/6/2772
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Applied Sciences
Verlag:MDPI
Verlagsort:Basel
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):08.03.2022
Datum der Erstveröffentlichung:08.03.2022
Datum der Freischaltung:14.03.2022
Veröffentlichende Institution:Bauhaus-Universität Weimar
Institute und Partnereinrichtugen:Fakultät Bauingenieurwesen / Professur Intelligentes Technisches Design
Jahrgang:2022
Ausgabe / Heft:volume 12, issue 6, article 2772
Seitenzahl:24
Erste Seite:1
Letzte Seite:24
Freies Schlagwort / Tag:OA-Publikationsfonds2022
Bridge; Building Information Modeling; Damage Segmentation; Inspection; Machine Learning
GND-Schlagwort:Building Information Modeling; Brücke; Inspektion; Maschinelles Lernen; Bildverarbeitung
DDC-Klassifikation:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften / 624 Ingenieurbau
BKL-Klassifikation:50 Technik allgemein / 50.16 Technische Zuverlässigkeit, Instandhaltung
Open Access Publikationsfonds:Open-Access-Publikationsfonds 2022
Lizenz (Deutsch):License Logo Creative Commons 4.0 - Namensnennung (CC BY 4.0)