Automatic Generation of Structural Geometric Digital Twins of Concrete Bridges from Point Clouds. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF APPROVED CEM Masters Thesis @ Saidu A. Koroma_Edits.pdf Restricted to Repository staff only until 26 December 2025. Download (3MB)

Arabic Abstract

الحاجة المتزايدة للنسخ الافتراضية الدقيقة للهياكل الفيزيائية جعلت التوائم الرقمية الهندسية (gDTs) أدوات لا غنى عنها لتحسين التخطيط الإنشائي، وتحليل البنية التحتية، وإدارة الأصول. تستكشف هذه الدراسة البحثية تقنيتين متقدمتين، بما في ذلك التصوير الضوئي وتعلم الآلة ومسح الليدار، والتي تم دمجها في عملية نمذجة المعلومات البنائية (BIM) لتطوير نموذج gDT لجسر مشاة من الخرسانة. يتضمن نطاق المشروع تقييم أداء الاستراتيجيات في توليد نماذج هندسية ثلاثية الأبعاد دقيقة. استخدمت الاستراتيجية الأولى التصوير الضوئي لتصنيف الصور وكشف الكائنات، بدقة اختبار 92.8%، على الرغم من معاناتها من مشاكل مثل الإفراط في التعلم وعدم استقرار معايير التحقق. من ناحية أخرى، أسفرت الاستراتيجية الثانية، باستخدام تقنية ليدار متعددة المسحات، عن نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة جدًا، وأخطاء قليلة، وتكامل قوي مع BIM، وبالتالي هي الأكثر موثوقية. تسلط النتائج الضوء على قيود الطريقة المعتمدة على التصوير الضوئي، بينما تُظهر في الوقت نفسه إمكانيات مسح الليدار للتوليد التلقائي والدقيق لـ gDT. وتخلص الدراسة إلى أن الحلول المستندة إلى ليدار تقدم دقة وقابلية توسعة محسنة وبالتالي توفر نقطة انطلاق للتطبيقات العملية في أعمال البنية التحتية المعقدة وتدعم المزيد من التطور في تكنولوجيا التوأم الرقمي.

English Abstract

The growing need for accurate virtual replicas of physical structures has made geometric Digital Twins (gDTs) indispensable tools for enhancing construction planning, structural analysis, and asset management. This research study explores two advanced techniques, including photogrammetry and machine learning and LiDAR scanning, which are integrated into a Building Information Modeling (BIM) workflow to develop a gDT model of a concrete footbridge. The project scope includes assessment of the strategies performance in generating accurate 3D geometric models. Strategy 1 used photogrammetry for image classification and object detection, with a test accuracy of 92.8%, though it suffered from issues such as overfitting and unstable validation metrics. On the other hand, Strategy 2, using the Multi-Scan LiDAR technique, resulted in very accurate 3D models, lowest errors, and solid integration with BIM, which is therefore the most reliable. The results highlight the limitations of photogrammetry-based method while, at the same time, showing the potential of LiDAR scanning for the automatic and precise generation of gDT. It concludes that LiDAR-based solutions offer improved accuracy and scalability and thus provide a starting point for practical applications in complex infrastructure works and support further development in digital twin technology.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Construction
Department:	College of Design and Built Environment > Architectural Engineering and Construction Management
Committee Advisor:	Wuni, Ibrahim Yahaya
Committee Members:	Ghaithan, Ahmed Mansoor Hussein and Khwaja, Mateen Mazher Naseer
Depositing User:	SAIDU KOROMA (g202211660)
Date Deposited:	26 Dec 2024 07:32
Last Modified:	26 Dec 2024 07:32
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143174