Bentley Systems: Spécialiser un modèle de segmentation pour extraire les labels et les lignes de repères des plans d’ingénierie et reproduire l’esthétique d’un placement humain

1) L’idée principale du stage est de pouvoir prendre des dessins finaux (au format .pdf ou image) et à l’aide d’un modèle de segmentation, d’en retirer automatiquement les étiquettes et lignes de repères pour retrouver un dessin original non annoté et un fichier de définition de toutes les étiquettes incluant leur contenu en texte, leur style (présence d’un cadre, d’un fond, texte, cible de l’annotation, ligne de repère, etc.). Cette information servira à entraîner nos modèles de placements d’étiquettes. Si cet objectif est atteint, la prochaine étape serait de mesurer l’esthétique d’un dessin humain et de comparer avec l’aspect d’un dessin annoté automatiquement par exemple avec l’entraînement d’un modèle discriminateur.

2) Les grands projets de génie civil (routes, ponts, complexes résidentiels, usines, etc.) requièrent un effort important de design et de planification. Toutes les informations colligées lors des phases préliminaires ainsi que les décisions techniques prises sont matérialisées dans divers types de plans d’ingénierie. Bien que la phase de design soit maintenant assistée par un ordinateur (CAO), les livrables – et, plus important encore, la base de référence sur le chantier – est toujours constituée d’un ensemble de documents papier ou PDF de taille prédéterminée. Passer du modèle informatique du projet à une projection de ce modèle vers des plans d’ingénierie conventionnels est régi par des normes de conception précises et requiert donc une étape de traitement supplémentaire.

3) L’étape de production des dessins en particulier est une étape coûteuse en temps ou plusieurs annotations de texte doivent être ajoutées pour transmettre l’information. Bentley développe des modèles IA pour automatiser le placement des annotations en respectant certaines contraintes (esthétique, non-recouvrement des étiquettes, non-croisement des lignes de repères, etc.).

Faculty Supervisor:

Christian Gagné;Jean-François Lalonde

Student:

Partner:

Bentley Systems Canada

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and Communications Technology (ICT); Artificial Intelligence; Technology

University:

Université Laval

Program: