Outils numériques pour la reconstruction et l'analyse sémantique de représentations graphiques de bâtiments

par Lucile Gimenez

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Khaldoun Zreik.

Soutenue le 10-12-2015

à Paris 8 , dans le cadre de École doctorale Cognition, langage, interaction (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis) , en partenariat avec Laboratoire paragraphe (équipe de recherche) et de Laboratoire d'intégration des systèmes et des technologies (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2001-....) (laboratoire) .

Le président du jury était Yacine Rezgui.

Le jury était composé de Khaldoun Zreik, Olivier Tournaire, Frédéric Suard.

Les rapporteurs étaient Patrizia Laudati, François Guéna.

mots clés

• BIM (Building Information Modeling
• Plans architecturaux scannés
• Reconstruction 3D automatique
• IFC (Industry Foundation Classes)
• Traitement d’images
• Analyse de document numérique
• Rénovation
• Bâtiments
• Modélisation des données du bâtiment
• Architecture -- Dessins et plans
• Modélisation tridimensionnelle
• Numérisation
• Habitations -- Réfection

Résumé

De nombreux bâtiments anciens sont à rénover pour diminuer leur consommation énergétique. Grâce à l'émergence d’outils numériques tels que la maquette numérique d'un bâtiment ou BIM (Building Information Modeling), des simulations énergétiques peuvent être réalisées. Or, pour la plupart des bâtiments, aucune information numérique n'est disponible. L'objectif de nos travaux est de développer une méthodologie pour générer des maquettes numériques de bâtiments existants à faible coût en limitant l'acquisition de données. Notre choix s'est porté sur l'utilisation de plan papier 2D scanné. Nous faisons l'hypothèse qu'un tel plan est presque toujours disponible pour un bâtiment même s’il n'est pas toujours à jour et que sa qualité influe sur celle de la reconstruction. La reconstruction automatique d'un BIM à partir d'une image se base sur la recherche et l'identification de 3 composantes: la géométrie (forme des éléments), la topologie (liens entre les éléments) et la sémantique (caractéristiques des éléments). Lors de cette phase, des ambiguïtés peuvent apparaître. Nous proposons un processus basé sur des interventions ponctuelles et guidées de l'utilisateur afin d'identifier les erreurs et proposer des choix de correction pour éviter leur propagation.Nous présentons la méthodologie développée pour proposer une reconstruction semi-automatique et une analyse des résultats obtenus sur une base de 90 plans. Les travaux ont ensuite porté sur une généralisation du processus afin d'en tester la robustesse, le passage à l'échelle et la gestion multi-niveaux. Le processus développé est flexible pour permettre l’ajout d'autres sources de données pour enrichir la maquette numérique.

Titre traduit

Digital tools for reconstruction and semantic analysis of graphical representations of buildings

Résumé

Many buildings have to undergo major renovation to comply with regulations and environmental challenges. The BIM (Building Information Modeling) helps designers to make better-informed decisions, and results in more optimal energy-efficient designs. Such advanced design approaches require 3D digital models. However such models are not available for existing buildings. The aim of our work is to develop a method to generate 3D building models from existing buildings at low cost and in a reasonable time. We have chosen to work with 2D scanned plans. We assume that it is possible to find a paper plan for most buildings even if it is not always up-to-date and if the recognition quality is also dependent to the plan. The automatic reconstruction of a BIM from a paper plan is based on the extraction and identification of 3 main components: geometry (element shape), topology (links between elements) and semantics (object properties). During this process, some errors are generated which cannot be automatically corrected. This is why, we propose a novel approach based on punctual and guided human interventions to automatically identify and propose correction choices to the user to avoid error propagation.We describe the developed methodology to convert semi-automatically a 2D scanned plan into a BIM. A result analysis is done on 90 images. The following works is focused on the process genericity to test its robustness, the challenge of moving to scale and the multi-level management. The results highlight the pertinence of the error classification, identification and choices made to the user. The process is flexible in order to be completed by others data sources.