適性虛擬啟發式融合分群優化整合AR與LiDAR 探究大規模建築工程中BIM及數位孿生分析應用;Integrating Adaptive Virtual Heuristic Fusion-Clustering Optimization with Ar and Lidar to Explore Bim and Digital Twin Practicability for Large-Scale Construction Projects

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題名:	適性虛擬啟發式融合分群優化整合AR與LiDAR 探究大規模建築工程中BIM及數位孿生分析應用;Integrating Adaptive Virtual Heuristic Fusion-Clustering Optimization with Ar and Lidar to Explore Bim and Digital Twin Practicability for Large-Scale Construction Projects
作者:	陳介豪
貢獻者:	國立中央大學土木工程學系
關鍵詞:	建築資訊建模;數位孿生;光達;遮罩區域卷積類神經網路;SOMCM分群演算法;大規模建築工程管理機制;Building Information Modeling (BIM);Digital Twin (DT);Light Detection and Ranging (LiDAR);Mask Region based Convolution Neural Networks (Mask-RCNN);SOMCM clustering algorithms;Large-scale construction project management mechanism
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 14:19:53 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本研究應用光學雷達掃描儀之點雲資料擷取蒐集施工現地影像與模型，結合虛擬啟發式優化演算法之創新應用，目的在於改善現有專案進度管理、品質查核與介面溝通協調機制，透過尖端技術應用，本研究成果期望有助於改善大規模建築工程之管理方式，對於社會、經濟和學術發展帶來積極影響；於社會之影響面:提高建築工程之準確性及效率，將促進基礎建設之迅速發展，有助提升城市發展水準，改善生活品質，並加強城市永續發展。於經濟面之效益: 有效建築管理可減少延誤和預算超支情況，進而節省成本並提高投資回報率，有助於促進相關產業創新和發展。於學術發展方面: 此研究計畫在建築工程管理領域探索創新技術應用，為未來相關研究提供可行之參考。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[土木工程學系 ] 研究計畫

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