基于建筑信息模型的合成数据进行迁移学习，用于模块化集成建筑起重机点云中的三维模块检测

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Transfer learning from building information model-based synthetic data for three-dimensional module detection in point clouds of modular-integrated construction hoisting

模块集成建筑（MiC）模块吊装的三维点云检测研究提出基于BIM的迁移学习范式，利用合成数据预训练模型再微调，在2770帧数据上实现94.6%召回率与88.2%平均精度（IoU=0.7），有效缓解标注数据稀缺问题，为工地实时监控提供新方法。

　　模块化集成建造（MiC）作为一种先进的建筑技术，近年来在全球多个经济体中受到越来越多的关注，尤其是在香港。MiC技术通过将传统的现场浇筑建造模式转变为工厂制造、运输和现场安装三个阶段，提高了施工效率和安全性。这种技术的优势在于能够实现高质量、高生产力和高安全性的施工过程，但由于施工流程的转变，MiC也给现场施工管理带来了新的挑战。尤其是在模块吊装环节，由于模块体积大、重量重以及加载不平衡等问题，吊装过程中的安全性和效率受到了严重影响。

在实际施工过程中，模块吊装是MiC安装的关键环节，直接影响到现场的生产效率和安全管理。吊装操作不仅需要考虑模块的物理特性，还必须应对复杂的现场环境。例如，许多MiC项目在受限空间内进行，这使得吊装操作更加困难，风险也相应增加。此外，盲吊现象——即操作员的视线被遮挡——进一步增加了操作难度，并加剧了安全风险。在实际操作中，这些风险因素可能导致严重的安全事故，如模块与周围设备或人员发生碰撞，或者吊装过程中因晃动导致的不稳定，进而影响模块的精准定位，造成设备损坏或施工延误。

为了提升MiC吊装过程的安全性和生产效率，实时监测技术变得尤为重要。当前，手动监测仍然是主流方法，但这种方法存在效率低、劳动强度大的问题，尤其是在需要协调多个不同高度作业面的情况下。为此，研究人员开始探索自动化监测方法，以支持MiC吊装过程中的安全和效率管理。然而，现有的自动化监测方法仍存在一定的局限性。例如，智能摄像头虽然能够提供视觉信息，但其只能捕捉二维数据，无法实现精确的三维空间定位和碰撞检测。此外，物联网传感器在复杂施工环境中常常面临信号不稳定和延迟的问题，这降低了吊装监测的可靠性和实时性。而且，物联网传感器的安装和维护成本较高，进一步限制了其在MiC吊装监测中的应用。

因此，开发一种高效、可靠的模块检测方法对于MiC吊装过程的实时监测至关重要。三维点云数据作为一种潜在的数据来源，能够提供丰富的空间信息，适用于MiC吊装监测。然而，三维点云数据的获取和标注成本较高，这限制了其在实际项目中的应用。特别是在现实世界中，获取高质量的三维点云数据需要复杂的设备和大量的标注工作，这不仅耗费时间和人力，还增加了整体成本。此外，三维空间中的标注工作比二维图像标注更加复杂，需要精确的空间解释和专业的标注工具，进一步增加了数据准备的难度。

为了克服这些挑战，本文提出了一种基于建筑信息模型（BIM）的迁移学习（TL）范式，用于在点云数据中实现MiC模块的检测。该方法首先利用其他BIM项目的合成数据集进行预训练，然后通过少量的三维标注数据和数据增强技术进行微调。实验结果表明，该迁移学习范式在MiC吊装过程中表现出良好的效果，实现了94.6%的召回率和88.2%的平均精度（AP_R40，IoU=0.7）。这一成果表明，通过BIM生成的合成数据进行迁移学习，可以显著降低对昂贵、劳动密集型现实世界项目数据标注的依赖，同时保持较高的检测精度。

本文的创新点在于，这是首次在点云数据中训练用于现场监测的MiC模块检测模型。此外，所提出的基于BIM的合成数据驱动迁移学习策略，不仅提高了模型的鲁棒性，还为复杂施工环境下的MiC模块检测提供了可行的解决方案。通过这种方法，可以有效应对三维物体检测中常见的数据不足问题，从而提升MiC吊装过程的监测能力。

在实际应用中，MiC模块检测的结果可以扩展到多个潜在的应用场景。例如，风险预警系统可以通过三维检测结果识别和分析施工现场的潜在风险。系统可以在工人进入吊装模块下方的危险区域时发出警报，提醒他们注意安全。此外，塔吊操作员也可以通过检测吊装模块与工人或周边设备之间的距离，及时调整操作，避免碰撞事故的发生。除了风险预警，检测结果还可以用于优化模块的精准定位，提高施工效率。例如，在吊装过程中，系统可以通过实时监测模块的位置和姿态，提供精准的定位信息，帮助施工人员更高效地完成安装任务。

本文提出的迁移学习范式，不仅能够有效应对数据不足的问题，还能够提高模型的适应性和泛化能力。通过在虚拟环境中生成的合成数据进行预训练，模型可以学习到通用的三维结构和模式，从而在现实世界的应用中表现出良好的性能。此外，该方法还能够减少对昂贵、劳动密集型数据标注的依赖，降低整体成本。因此，这种基于BIM的迁移学习策略，为MiC吊装过程的实时监测提供了一种新的解决方案，具有重要的应用价值。

在施工管理领域，BIM的广泛应用为三维物体检测提供了新的机遇。通过虚拟扫描模拟，BIM模型可以转换为三维点云数据，从而生成与现实施工场景高度相似的合成数据集。这些数据集可以用于训练和优化检测模型，提高其在复杂环境中的性能。此外，迁移学习技术能够利用相关或不相关的数据来增强模型在特定任务上的表现，因此在MiC吊装监测中具有广阔的应用前景。

本文的研究成果表明，基于BIM的迁移学习方法在MiC吊装监测中具有显著优势。首先，该方法能够有效减少对现实世界数据标注的依赖，降低数据准备成本。其次，通过在虚拟环境中生成的合成数据进行预训练，模型可以学习到丰富的三维结构和模式，从而在现实应用中表现出良好的检测性能。此外，该方法还能够提高检测的实时性和可靠性，为施工人员提供更精确的监测信息，帮助他们更好地应对吊装过程中的各种挑战。

综上所述，本文提出了一种基于BIM的迁移学习范式，用于在点云数据中实现MiC模块的检测。该方法不仅能够克服数据不足的问题，还能够提高检测的准确性和效率，为复杂施工环境下的MiC吊装监测提供了新的解决方案。未来，随着迁移学习技术的不断发展和完善，该方法有望在更多施工场景中得到应用，进一步提升MiC吊装过程的安全性和生产效率。