在紧急情况下，消防队等第一响应者需要最新信息。二维地图是常见的信息来源，但是在紧急情况下可能很难阅读。UT Ph.D. 学生Shayan Nikoohemat创建了一种算法，该算法可以根据点云准确生成大型建筑物内部的3D模型。
室内3-D模型是建筑物内部的数字孪生。急救人员可以使用3-D模型给大型建筑物(如大型购物中心，医院或体育馆)在紧急情况下留下良好的印象。二维地图在纠结的平面图上表示重要的信息(例如紧急出口的位置)，使其难以快速读取，并且每次重建后这些地图都已过时。“有时候，这些地图太过时了，以至于真实的建筑看上去与平面图完全不同。我们需要一种快速，可靠的方法来创建室内数字3D模型，” Shayan说。
幸运的是，激光扫描仪可以在每次重建后快速扫描整个建筑物。但是，这些扫描仪会创建点云，即非结构化数据，仍然必须将其转换为3D模型。数据不知道扫描点是墙，出口还是桌子。根据Shayan的说法，他的程序解决了这一问题：“对于我的博士学位论文，我创建了可以自动理解数据并可以创建2D和3D地图的算法。我们可以检测和建模门，楼梯，障碍物和通航路线对紧急计划至关重要的数据领域。”
图1：Haaksbergen消防队大楼的点云和最终3D模型。图片来源：特温特大学
识别元素
该算法可以识别不同的结构元素，例如墙壁，楼板，天花板和开口。但是，诸如家具之类的单个物品仍然存在问题。他说：“它还不能正确标记所有内容，但是结构元素足以创建准确的地图，我们已经在几个真实的数据集上对其进行了测试。” 在其博士后期间，他将进一步开发该系统，使其也可用于单个项目。鹿特丹-赖恩蒙德安全区的Huib Fransen对结果感到高兴：“ Shayan的项目对我们来说很令人兴奋，我们很高兴为他提供测试用例的扫描场所。”
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