Этап No1"Программирование алгоритмов распознавания изображений и создания цифровых двойников недвижимости, алгоритмов автоматической расстановки мебели, оборудования отделочных материалов. Создание базы данных и заполнение ее данными (изображения и прочие данные об объекте недвижимости). Разработка параметрических предметов интерьера: мебели, оборудования и отделочных материалов. Низкополигональное трехмерное моделирование. Программирование моделей на основе динамических данных.Тестирование системы распознавания чертежей, создания цифровых двойников и авто-расстановки предметов интерьера. Модерация результатов распознавания и расстановки. Определение качества и скорости работы системы, работы в различных веб-браузерах и на разных устройствах."(промежуточный)

РефератОтчет состоит из 7 частей и содержит страниц 42, таблиц 2, рисунков 10 Перечень ключевых словЦифровой двойник, алгоритм распознавания изображений, нейронная сеть, компьютерное зрение, низкополигональное трехмерное моделирование, параметрическая модель, программирование моделей, визуализация данных, авто-расстановка.Цель работы Программирование алгоритмов распознавания изображений и создания цифровых двойников недвижимости, а также алгоритмов автоматической расстановки мебели, оборудования отделочных материалов. Создание базы данных и заполнение ее данными (изображения и прочие данные об объекте недвижимости). Разработка параметрических предметов интерьера: мебели, оборудования и отделочных материалов. Низкополигональное трехмерное моделирование. Программирование моделей на основе динамических данных. Тестирование системы распознавания чертежей, создания цифровых двойников и авто-расстановки предметов интерьера. Модерация результатов распознавания и расстановки. Определение качества и скорости работы системы, работы в различных веб-браузерах и на разных устройствах.Результаты работыВ ходе выполнения работ в соответствии с задачами данного этапа проекта, была создана облачная система автоматического распознавания отсканированных изображений планировок объектов недвижимости и создания их цифровых двойников. Система реализована в виде API, доступного по адресу api.plannerix.com, в котором реализованы методы загрузки исходного изображения и получение обработанного цифрового двойника в виде виджета, содержащего векторное 2D и 3D представление, а также трехмерную визуализацию объекта.Основные технико-эксплуатационные характеристикиПротоколы взаимодействияAPI доступно по адресу api.plannerix.com по протоколу HTTP/HTTPS. Используются методы POST и GET, тип контента: application/json.Характеристики алгоритмов PlannerixЗамеры производительности были произведены на текущей инфраструктуре проекта, развернутой на облачных серверах в датацентре, расположенном в России без учета сетевых издержек на загрузку данных на сервера. По результатам замеров, производительность системы была признана удовлетворительной.Точность нахождения ключевых объектов рассчитывалась на валидационном датасете, не принимавшем участия в обучении алгоритмов (out-of-sample dataset). Точность алгоритмов была признана удовлетворительной.Оценка успешности выполнения работ этапаЦели и задачи данного этапа выполнены в полном объеме, гипотезы о возможности применения алгоритмов ИИ для анализа планировок и создания цифровых двойников объектов недвижимости были полностью подтверждены, в результате проведенных исследований созданы алгоритмы, позволяющие значительно ускорить и полностью автоматизировать работы по распознаванию планировок, автоматической расстановки мебели и создания трёхмерных визуализаций объектов недвижимости. Дальнейшее развитие технологии на следующем этапе предполагает дополнительное обучение алгоритмов ИИ по мере накопления данных от реальных пользователей системы, разработку оценочной системы результатов работы распознавания и расстановки и результатов аналогичной работы человека: чертежника и дизайнера интерьеров, а также оптимизацию системы с целью повышения скорости и точности распознавания.