bim4cAIre – Shaping the Future of Care with the Digital Twin
Laufzeit: 01.10.2019 - 30.09.2022
Partner: Prof. Dr.-Ing. Uwe Rüppel, Technische Universität Darmstadt, Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen (iib)
Förderung durch: Hochschule Mainz - FB Technik
Kurzfassung
Kernziel des Projekts ist die Entwicklung effizienter Verfahren zur Erzeugung eines Gebäudeinformationsmodells (as-built BIM), deren Nutzung am Anwendungsbeispiel Digitale Pflege (E-Health) evaluiert werden. Dabei wird das Potential von consumergestützten Technologien und lernfähigen Algorithmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt und damit die bislang arbeitsintensive Verfahrenskette (teil-) automatisiert.
Medien
bim4cAIre – Shaping the Future of Care with the Digital Twin, i3mainz-Jahresbericht 2020
Veröffentlichungen
- Plaß, Bastian; Klauer, Thomas
- Potenziale von LiDAR-Smartphones und Machine Learning zur Bewertung der altersgerechten Nutzbarkeit von Wohnraum
- Plaß, Bastian; Klauer, Thomas
- Digital Flash LiDAR Punktwolken – Consumer-Produkt oder geodätische Zukunftstechnologie?
- Plaß, Bastian; Prudhomme, Claire; Ponciano, Jean-Jacques
- BIM on Artificial Intelligence for Decision Support in E-Health
- Plass, Bastian; Emrich, Jan; Götz, Selina et al.
- Evaluation of Point Cloud Data Acquisition Techniques for Scan-to-BIM Workflows in Healthcare
- Plaß, Bastian; Klauer, Thomas
- Next Generation Scan-to-BIM: Ein neuer Ansatz zur strukturierten Datenerfassung für as-built Indoor-Modelle
- Klauer, Thomas; Plaß, Bastian
- Point Cloud Capturing and AI-based Classification for As-built BIM Using Augmented Reality
- Plaß, Bastian; Klauer, Thomas; Iordanov, Danail
- Point Cloud Capturing and Classification for as-built BIM using Real-Time Augmented Reality Technology
- Tamajo, Alberto; Plaß, Bastian; Klauer, Thomas
- Shrinking unit: a Graph Convolution-Based Unit for CNN-like 3D Point Cloud Feature Extractors
