Automating Infrastructure Surveying: A Framework for Geometric Measurements and Compliance Assessment Using Point Cloud Data

要約

自動化は、インフラストラクチャ調査における効率、精度、およびスケーラビリティを改善し、建設とコンプライアンスの基準を評価する上で顕著な役割を果たすことができます。
このペーパーでは、幾何学的測定の自動化とポイントクラウドデータを使用したコンプライアンス評価のフレームワークを紹介します。
提案されたアプローチは、幾何学的および信号処理技術と併せて、深い学習ベースの検出とセグメンテーションを統合して、調査タスクを自動化します。
概念の証明として、このフレームワークを適用して、縁石障害者法（ADA）との縁石ランプのコンプライアンスを自動的に評価し、調査自動化におけるポイントクラウドデータの有用性を実証します。
このメソッドは、堅牢なモデルトレーニングと評価を促進するために、この作業の一部として公開された、縁石ランプの新しく収集された大きな注釈付きデータセットを活用します。
いくつかのランプの手動フィールド測定との比較を含む実験結果は、提案された方法の精度と信頼性を検証し、手動の努力を大幅に削減し、インフラストラクチャ評価の一貫性を改善する可能性を強調しています。
ADAコンプライアンスを超えて、提案されたフレームワークは、インフラストラクチャ調査と自動化された建設評価におけるより広範なアプリケーションの基礎を築き、これらのドメインにおけるポイントクラウドデータの幅広い採用を促進します。
注釈付きデータベース、手動ランプ調査データ、および開発されたアルゴリズムは、プロジェクトのGitHubページhttps://github.com/soltanilara/surveyautomationで公開されています。

要約(オリジナル)

Automation can play a prominent role in improving efficiency, accuracy, and scalability in infrastructure surveying and assessing construction and compliance standards. This paper presents a framework for automation of geometric measurements and compliance assessment using point cloud data. The proposed approach integrates deep learning-based detection and segmentation, in conjunction with geometric and signal processing techniques, to automate surveying tasks. As a proof of concept, we apply this framework to automatically evaluate the compliance of curb ramps with the Americans with Disabilities Act (ADA), demonstrating the utility of point cloud data in survey automation. The method leverages a newly collected, large annotated dataset of curb ramps, made publicly available as part of this work, to facilitate robust model training and evaluation. Experimental results, including comparison with manual field measurements of several ramps, validate the accuracy and reliability of the proposed method, highlighting its potential to significantly reduce manual effort and improve consistency in infrastructure assessment. Beyond ADA compliance, the proposed framework lays the groundwork for broader applications in infrastructure surveying and automated construction evaluation, promoting wider adoption of point cloud data in these domains. The annotated database, manual ramp survey data, and developed algorithms are publicly available on the project’s GitHub page: https://github.com/Soltanilara/SurveyAutomation.

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