Gán nhãn dữ liệu cho hệ thống BIM nhằm nâng độ chính xác của Mô hình Không gian Số (Spatial Digital Twin)

DỊCH VỤ CUNG CẤP:

Gán nhãn dữ liệu cho hệ thống BIM nhằm nâng độ chính xác của Mô hình Không gian Số (Spatial Digital Twin)

GÁN NHÃN DỮ LIỆU CHO HỆ THỐNG BIM 2025 Thumbnail

THÁCH THỨC TỪ DOANH NGHIỆP

Khách Hàng Của Chúng Tôi

Khách hàng là một công ty phần mềm tại Hàn Quốc, chuyên phát triển công nghệ Mô hình Không gian Số (Spatial Digital Twin) phục vụ các ngành Kiến trúc, Kỹ thuật, Xây dựng (AEC) và Quản lý cơ sở vật chất (Facility Management).

Họ tập trung chuyển đổi dữ liệu không gian thực thành mô hình số chính xác nhằm tối ưu thiết kế, vận hành và bảo trì công trình.

Thách Thức:

Khách hàng cần nâng cao độ chính xác và sự đồng bộ giữa dữ liệu công trình được thu bằng hình ảnh/video 3D và bản vẽ 2D. Tuy nhiên, dự án đối mặt với nhiều khó khăn.

  • Xử lý số lượng dữ liệu khổng lồ – hàng nghìn hình ảnh và video mỗi ngày – nhưng vẫn phải đáp ứng tiến độ chặt chẽ.
  • Ghép nối dữ liệu phức tạp giữa bản vẽ 2D và dữ liệu 3D (scan, ảnh, video).
  • Đảm bảo độ chính xác và nhất quán của gán nhãn trên tập dữ liệu rất lớn.
GÁN NHÃN DỮ LIỆU CHO HỆ THỐNG BIM

Ghép nối dữ liệu phức tạp giữa bản vẽ 2D và dữ liệu 3D

Phạm vi dự án

DIGI-TEXX triển khai một đội ngũ annotation chuyên trách làm việc trực tiếp trên hệ thống của khách hàng để:

  • Rà soát toàn bộ hình ảnh, video công trình được thu thực tế.
  • Xác định và gán nhãn các điểm neo (anchor points) trùng khớp giữa dữ liệu thực tế và bản vẽ mặt bằng.
  • Thực hiện gán nhãn theo cả dạng bản đồ 2D và không gian 3D dựa trên hướng dẫn BIM của dự án.
  • Đảm bảo toàn bộ dữ liệu sau xử lý đều tuân thủ tiêu chuẩn mô hình không gian và giúp giảm thiểu sai lệch trong mô hình số.
GÁN NHÃN DỮ LIỆU CHO HỆ THỐNG BIM

GIẢI PHÁP

DIGI-TEXX áp dụng mô hình “human-in-the-loop”, kết hợp chuyên gia gán nhãn cùng công cụ AI hỗ trợ để đạt độ chính xác cao và khả năng mở rộng. Đội ngũ đã:

  • Triển khai quy trình kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt để đảm bảo độ chính xác đồng bộ trên toàn bộ dữ liệu.
  • Xác định và tinh chỉnh các điểm neo giữa hình ảnh thực tế và bản vẽ kiến trúc.
  • Căn chỉnh dữ liệu để giảm sai số không gian và nâng độ chính xác hình học.

Quy trình này giúp dự án đạt quy mô lớn nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và tốc độ xử lý ổn định. Quy trình triển khai dự án gồm:

  1. Đào tạo & hướng dẫn ban đầu: Đội ngũ được đào tạo theo quy chuẩn BIM và cách sử dụng hệ thống riêng của khách hàng.
  2. Tiếp nhận dữ liệu: Nhận và phân loại toàn bộ hình ảnh, video công trình được khách hàng cung cấp.
  3. Thực hiện gán nhãn: Gán nhãn các điểm neo và tạo liên kết giữa dữ liệu thực tế và bản vẽ (bao gồm cả 2D và 3D).
  4. Căn chỉnh & xác thực: Đối chiếu và điều chỉnh dữ liệu để giảm tối đa sai lệch không gian.
  5. Kiểm soát chất lượng: Áp dụng quy trình kiểm tra nhiều cấp độ để đảm bảo độ chính xác và tính nhất quán của toàn bộ dữ liệu gán nhãn.
  6. Báo cáo & phản hồi: Gửi báo cáo tiến độ hằng ngày và cập nhật điều chỉnh theo phản hồi của khách hàng.
GÁN NHÃN DỮ LIỆU CHO HỆ THỐNG BIM

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

  • 20.000 mục dữ liệu được gán nhãn mỗi tháng, đảm bảo nguồn dữ liệu ổn định cho quá trình phát triển mô hình.
  • 1.000 video được xử lý mỗi ngày, thể hiện năng lực vận hành hiệu quả và linh hoạt.
  • Đạt 95% độ chính xác gán nhãn, tăng đáng kể mức độ trùng khớp giữa dữ liệu thực tế và bản vẽ.
GÁN NHÃN DỮ LIỆU CHO HỆ THỐNG BIM

CÁC DỰ ÁN LIÊN QUAN

DATA ANNOTATION FOR BIM MODELING 2025 Thumbnail

Gán nhãn dữ liệu cho hệ thống BIM nhằm nâng độ chính xác của Mô hình Không gian Số (Spatial Digital Twin)

THÁCH THỨC TỪ DOANH NGHIỆP Khách Hàng Của Chúng Tôi Khách hàng là một công ty phần mềm tại Hàn ...

Automated Data Extraction Solution to Streamline and Enhance Accuracy in School Exam Scoring - Case study

Giải pháp Trích xuất Dữ liệu Tự động nhằm Tối ưu hóa và Nâng cao Độ Chính xác trong Chấm điểm Bài thi tại Trường Học

THÁCH THỨC TỪ DOANH NGHIỆP Khách Hàng Của Chúng Tôi Khách hàng của chúng tôi bao gồm một mạng lưới ...

CHÚNG TÔI SẼ GIẢI QUYẾT CÁC KHÓ KHĂN CỦA BẠN