特表 2024-535640 構造図のベクトルバージョンの生成

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-09-30

(54)【発明の名称】構造図のベクトルバージョンの生成

(51)【国際特許分類】

   G06T 1/00 20060101AFI20240920BHJP

【ＦＩ】

G06T1/00 500A

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024543276

(86)(22)【出願日】2022-09-27

(85)【翻訳文提出日】2024-05-07

(86)【国際出願番号】 US2022077086

(87)【国際公開番号】W WO2023056253

(87)【国際公開日】2023-04-06

(31)【優先権主張番号】17/487,838

(32)【優先日】2021-09-28

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】524117882

【氏名又は名称】アンアースド ランド テクノロジーズ リミテッド ライアビリティ カンパニー

(74)【代理人】

【識別番号】100102978

【弁理士】

【氏名又は名称】清水 初志

(74)【代理人】

【識別番号】100205707

【弁理士】

【氏名又は名称】小寺 秀紀

(74)【代理人】

【識別番号】100160923

【弁理士】

【氏名又は名称】山口 裕孝

(74)【代理人】

【識別番号】100119507

【弁理士】

【氏名又は名称】刑部 俊

(74)【代理人】

【識別番号】100142929

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 隆一

(74)【代理人】

【識別番号】100148699

【弁理士】

【氏名又は名称】佐藤 利光

(74)【代理人】

【識別番号】100188433

【弁理士】

【氏名又は名称】梅村 幸輔

(74)【代理人】

【識別番号】100128048

【弁理士】

【氏名又は名称】新見 浩一

(74)【代理人】

【識別番号】100129506

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 智彦

(74)【代理人】

【識別番号】100114340

【弁理士】

【氏名又は名称】大関 雅人

(74)【代理人】

【識別番号】100214396

【弁理士】

【氏名又は名称】塩田 真紀

(74)【代理人】

【識別番号】100121072

【弁理士】

【氏名又は名称】川本 和弥

(74)【代理人】

【識別番号】100221741

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 直子

(74)【代理人】

【識別番号】100114926

【弁理士】

【氏名又は名称】枝松 義恵

(72)【発明者】

【氏名】キャリントン チャールズ シー．

(72)【発明者】

【氏名】ヴェストレ アーロン

【テーマコード（参考）】

5B057

【Ｆターム（参考）】

5B057AA13

5B057BA02

5B057CA12

5B057CA16

5B057CB12

5B057CB13

5B057CB17

5B057CC01

5B057CG10

5B057DA17

5B057DB02

5B057DC40

(57)【要約】

構造物の平面図のベクトルバージョンの改良された生成のための方法及びシステムが提供される。一実施形態では、構造物のブループリントのシートを描写するドキュメントを受信することを含む方法が提供される。第１の機械学習モデルを使用して、構造物の平面図を含むドキュメントの一部を識別し得る。第２の機械学習モデルを使用して、描写された平面図のタイプを決定し得る。第３の機械学習モデルを使用して、ドキュメントの一部の内容に基づいて、平面図内の個々の要素に関する場所及びラベルを決定し得る。間取図のベクトルバージョンは、前記場所及び前記ラベルに基づいて生成され得る。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

構造物のブループリントのシートを描写するドキュメントを受信することと、
第１の機械学習モデルを用いて、前記構造物の平面図を含む前記ドキュメントの一部を識別することと、
第２の機械学習モデルを用いて、前記ドキュメントの前記一部内に描写された前記平面図のタイプを決定することと、
第３の機械学習モデルを用いて、かつ前記ドキュメントの前記一部の内容に基づいて、（ｉ）前記平面図内の個々の要素の場所及び（ｉｉ）前記平面図内の前記個々の要素のラベルを決定することと、
間取図内の個々の要素の前記場所及び前記ラベルに基づいて、前記間取図のベクトルバージョンを生成することと
を含む、方法。

【請求項2】

前記第１の機械学習モデルは、建物の前記平面図を含む前記ドキュメントの前記一部を囲む境界ボックスを識別する、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記ドキュメントの前記一部は前記ドキュメントから抽出され、かつ前記第２の機械学習モデルに提供される、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記タイプは、事前定義された複数のタイプの平面図の中から選択される、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記複数のタイプの間取図は、構造図、電気図、配管図、ＨＶＡＣ図、生命安全図、及び／または消火図のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記間取図の前記タイプが構造図であると決定することに応答して、個々の要素の場所及びラベルを決定する、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記間取図の前記ベクトルバージョンを生成することは、前記個々の要素の少なくともサブセットの各要素に対して、
前記要素に対応するラベルと、前記要素に関連付けられた場所における前記間取図の内容とに基づいて、前記要素のベクトルバージョンを生成することと、
前記要素に関連付けられた前記場所に基づいて前記要素の前記ベクトルバージョンをスケーリングすることと、
前記要素に関連付けられた前記場所に基づいて、前記要素の前記ベクトルバージョンを前記間取図の前記ベクトルバージョン内に配置することと
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記ドキュメントを受信することは、前記構造物の前記ブループリントの複数のシートを描写する複数のドキュメントを受信することを含み、かつ前記方法は、前記複数のドキュメントの少なくともサブセットのそれぞれにおいて描写された複数の間取図に対して少なくとも部分的に繰り返される、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記構造物の３次元表現を生成するために、前記複数の間取図の複数のベクトルバージョンを組み合わせることをさらに含む、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

個々の要素の前記場所及び前記ラベルを決定することの前に、
前記複数のドキュメントのうちの２つ以上のドキュメント内で共通のマッチラインを識別することと、
単一の間取図を生成するために前記複数のドキュメントのうちの前記２つ以上を組み合わせることであって、前記単一の間取図は、個々の要素の前記場所及び前記ラベルを決定する際に使用するために前記第３の機械学習モデルに提供される、前記組み合わせることと
をさらに含む、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

（ｉ）前記第１のモデルは物体認識モデルであること、（ｉｉ）前記第２のモデルは分類器モデルであること、及び／または（ｉｉｉ）前記第３のモデルはセグメンテーションモデルであること、のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。

【請求項12】

前記構造物は、建物、車両、インフラストラクチャコンポーネント、船舶、宇宙船、航空機、戦車、及び／または電気器具のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項13】

前記構造物は、車両、船舶、宇宙船、航空機、戦車、大砲、及び／または武器のうちの１つ以上についてのコンポーネントを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項14】

前記間取図は前記構造物を囲む外部を含み、かつ前記間取図の前記ベクトルバージョンは前記外部の表現を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項15】

前記間取図の前記ベクトルバージョンは、（ｉ）前記間取図の２次元ベクトル表現、及び（ｉｉ）前記間取図の３次元ベクトル表現、のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。

【請求項16】

前記間取図の前記ベクトルバージョンにより、ユーザーは前記間取図の３次元表現をナビゲートすることが可能になる、請求項１に記載の方法。

【請求項17】

プロセッサ、ならびに
命令を記憶しているメモリであって、前記命令は、前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
構造物のブループリントのシートを描写するドキュメントを受信することと、
第１の機械学習モデルを用いて、前記構造物の平面図を含む前記ドキュメントの一部を識別することと、
第２の機械学習モデルを用いて、前記ドキュメントの前記一部内に描写された前記平面図のタイプを決定することと、
第３の機械学習モデルを用いて、かつ前記ドキュメントの前記一部の前記内容に基づいて、（ｉ）前記平面図内の個々の要素の場所及び（ｉｉ）前記間取図内の前記個々の要素のラベルを決定することと、
前記間取図内の個々の要素の前記場所及び前記ラベルに基づいて、前記間取図のベクトルバージョンを生成することと
を行わせる、前記メモリ
を含む、システム。

【請求項18】

前記メモリは追加命令を含み、前記追加命令は、前記間取図の前記ベクトルバージョンを生成している間に前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、前記個々の要素の少なくともサブセットの各要素に対して、
前記要素に対応するラベルと、前記要素に関連付けられた場所における前記間取図の内容とに基づいて、前記要素のベクトルバージョンを生成することと、
前記要素に関連付けられた前記場所に基づいて前記要素の前記ベクトルバージョンをスケーリングすることと、
前記要素に関連付けられた前記場所に基づいて、前記要素の前記ベクトルバージョンを前記間取図の前記ベクトルバージョン内に配置することと
を行わせる、
請求項１７に記載のシステム。

【請求項19】

（ｉ）前記第１のモデルは物体認識モデルであること、（ｉｉ）前記第２のモデルは分類器モデルであること、及び／または（ｉｉｉ）前記第３のモデルはセグメンテーションモデルであること、のうちの少なくとも１つである、請求項１７に記載のシステム。

【請求項20】

前記第１の機械学習モデルは、建物の前記平面図を含む前記ドキュメントの前記一部を囲む境界ボックスを識別する、請求項１７に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本願は、２０２１年９月２８日に出願された米国特許出願第１７／４８７，８３８号に対する優先権を主張し、その開示は全ての目的で参照により本明細書に組み込まれる。

【背景技術】

【0002】

背景
ブループリントは多くの建物について利用可能であり、建物のレイアウトをより深く理解するのに使用され得る。例えば、多くの建物のブループリントのスキャンされたコピーが公開されている。そのようなブループリントは、間取図、配管配置、セキュリティシステム配置、電気接続、及び建物内の他の備品を含む、建物の様々な特徴のインジケーションを含み得る。

【発明の概要】

【0003】

概要
本開示は、構造物の平面図のベクトルバージョンを抽出及び生成するための新しく革新的なシステム及び方法を提示する。第１の態様では、構造物のブループリントのシートを描写するドキュメントを受信することを含む方法が提供される。第１の機械学習モデルを使用して、構造物の平面図を含むドキュメントの一部を識別し得る。第２の機械学習モデルを使用して、ドキュメントの一部内に描写された平面図のタイプを決定し得る。第３の機械学習モデルを使用して、ドキュメントの一部の内容に基づいて、（ｉ）平面図内の個々の要素の場所、及び（ｉｉ）平面図内の個々の要素のラベルを決定し得る。間取図のベクトルバージョンは、間取図内の個々の要素の場所及びラベルに基づいて生成され得る。

【0004】

第２の態様では、第１の態様に従って、第１の機械学習モデルは、建物の平面図を含むドキュメントの一部を囲む境界ボックスを識別する。

【0005】

第３の態様では、第１の態様及び第２の態様のいずれかに従って、ドキュメントの一部はドキュメントから抽出され、かつ第２の機械学習モデルに提供される。

【0006】

第４の態様では、第１の態様から第３の態様のいずれかに従って、タイプは、事前定義された複数のタイプの平面図の中から選択される。

【0007】

第５の態様では、第４の態様に従って、複数のタイプの間取図は、構造図、電気図、配管図、ＨＶＡＣ図、生命安全図、及び／または消火図のうちの少なくとも１つを含む。

【0008】

第６の態様では、第１の態様から第５の態様のいずれかに従って、間取図のタイプが構造図であると決定することに応答して、個々の要素の場所及びラベルを決定する。

【0009】

第７の態様では、第１の態様から第６の態様のいずれかに従って、間取図のベクトルバージョンを生成することは、個々の要素の少なくともサブセットの各要素に対して、要素に対応するラベル及びその要素に関連付けられた場所における間取図の内容に基づいて要素のベクトルバージョンを生成することと、要素に関連付けられた場所に基づいて要素のベクトルバージョンをスケーリングすることと、要素に関連付けられた場所に基づいて、要素のベクトルバージョンを間取図のベクトルバージョン内に配置することと、を含む。

【0010】

第８の態様では、第１の態様から第７の態様のいずれかに従って、ドキュメントを受信することは、構造物のブループリントの複数のシートを描写する複数のドキュメントを受信することを含む。本方法は、複数のドキュメントの少なくともサブセットのそれぞれに描写された複数の間取図に対して少なくとも部分的に繰り返され得る。

【0011】

第９の態様では、第８の態様に従って、本方法は、構造物の３次元表現を生成するために、複数の間取図の複数のベクトルバージョンを組み合わせることをさらに含む。

【0012】

第１０の態様では、第９の態様に従って、本方法は、個々の要素の場所及びラベルを決定する前に、複数のドキュメントのうちの２つ以上の中で共通のマッチラインを識別すること、および単一の間取図を生成するために複数のドキュメントのうちの２つ以上を組み合わせることをさらに含む。単一の間取図は、個々の要素の場所及びラベルを決定する際に使用するために第３の機械学習モデルに提供され得る。

【0013】

第１１の態様では、第１の態様から第１０の態様のいずれかに従って、第１のモデルは物体認識モデルであり、第２のモデルは分類器モデルであり、及び／または第３のモデルはセグメンテーションモデルである。

【0014】

第１２の態様では、第１の態様から第１１の態様のいずれかに従って、構造物は、建物、車両、インフラストラクチャコンポーネント、船舶、宇宙船、航空機、戦車、及び／または電気機器のうちの少なくとも１つを含む。

【0015】

第１３の態様では、第１の態様から第１２の態様のいずれかに従って、構造物は、車両、船舶、宇宙船、航空機、戦車、大砲、及び／または武器のうちの１つ以上についてのコンポーネントを含む。

【0016】

第１４の態様では、第１の態様から第１３の態様のいずれかに従って、間取図は構造物を取り囲む外部を含み、間取図のベクトルバージョンは外部の表現を含む。

【0017】

第１５の態様では、第１の態様から第１４の態様のいずれかに従って、間取図のベクトルバージョンは、（ｉ）間取図の２次元ベクトル表現、及び（ｉｉ）間取図の３次元ベクトル表現、のうちの少なくとも１つである。

【0018】

第１６の態様では、第１の態様から第１５の態様のいずれかに従って、間取図のベクトルバージョンにより、ユーザーは間取図の３次元表現をナビゲートすることが可能になる。

【0019】

第１７の態様では、プロセッサ及びメモリを含むシステムが提供される。メモリは、プロセッサによって実行されるとき、プロセッサに構造物のブループリントのシートを描写するドキュメントを受信させ、第１の機械学習モデルを用いて、構造物のブループリントを含むドキュメントの一部を識別させる命令を記憶し得る。また、命令は、プロセッサに、第２の機械学習モデルを用いて、ドキュメントの一部内に描写された平面図のタイプを決定させ、第３の機械学習モデルを用いて、ドキュメントの一部の内容に基づいて、（ｉ）平面図内の個々の要素の場所、及び（ｉｉ）間取図内の個々の要素のラベルを決定させ得る。命令は、さらに、プロセッサに、間取図内の個々の要素の場所及びラベルに基づいて、間取図のベクトルバージョンを生成させ得る。

【0020】

第１８の態様では、第１７の態様に従って、メモリは追加命令を含み、追加命令は、間取図のベクトルバージョンを生成している間にプロセッサによって実行されるとき、プロセッサに、個々の要素の少なくともサブセットの各要素に対して、要素に対応するラベル及び要素に関連付けられた場所における間取図の内容に基づいて要素のベクトルバージョンを作成することと、要素に関連付けられた場所に基づいて要素のベクトルバージョンをスケーリングすることと、要素に関連付けられた場所に基づいて、要素のベクトルバージョンを間取図のベクトルバージョン内に配置することと、を行わせる。

【0021】

第１９の態様では、第１７の態様及び第１８の態様のいずれかに従って、第１のモデルは物体認識モデルであり、第２のモデルは分類器モデルであり、及び／または第３のモデルはセグメンテーションモデルである。

【0022】

第２０の態様では、第１７の態様から第１９の態様のいずれかに従って、第１の機械学習モデルは、建物の平面図を含むドキュメントの一部を囲む境界ボックスを識別する。

【0023】

本明細書に説明される特徴及び利点は、全てを網羅するものではなく、特に、図面及び説明を考慮すると、多くの追加の特徴及び利点が当業者に明らかになるであろう。さらに、本明細書で使用される言語は主に読みやすさ及び教示目的で選択されており、開示された主題の範囲を限定するものではないことに留意されたい。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】本開示の例示的な実施形態による、平面図のベクトルバージョンを生成するためのシステムを示す。

【図2】本開示の例示的な実施形態による、ブループリントからの平面図の一部を示す。

【図3】本開示の例示的な実施形態による、ブループリントのドキュメント解析を示す。

【図4】本開示の例示的な実施形態による、平面図を含むブループリントの一部を示す。

【図5】本開示の例示的な実施形態による、平面図のベクトルバージョンを生成するための方法を示す。

【図6】本開示の例示的な実施形態による、コンピューターシステムを示す。

【発明を実施するための形態】

【0025】

例示的な実施形態の詳細な説明
ブループリントは、オリジナルのブループリントドキュメントのスキャン画像として受信され得る。これらのスキャンされた画像は、通常、ラスター画像（例えば、固定解像度の画像）の形式で保存される。そのようにスキャンされた画像は、建物のレイアウトを速く判定しようとするときには使用するのが困難である。例えば、ブループリントは、通常、建物の異なる態様を描写する多くのタイプのシートを含む。フロアシートは、建物の個々のフロアの正確なレイアウト及び／または位置に関する詳細を描写し得る。立面図シートは、様々な側面から建物の外観を描写し得る。他のシートは、造園、駐車場、保管エリア、及び／または建物の他の態様等のさらなる詳細を描写し得る。別の例として、ラスター画像として保存されたブループリントについて、特定の詳細を表示するためにズームインするとき、画像がぼやけて不鮮明になり得る。

【0026】

さらに、多くの場合、（例えば、軍事、消防署、警察、不動産、及び他の用途に対して）既存の構造物の３次元モデルを生成する必要がある。既存のシステムでは、建物の内部及び外部の形状をスキャンするために、ＬＩＤＡＲまたは他の３次元スキャン技術を使用する必要がある。これは、不動産所有者及びスキャンを行う人にとって、煩雑であり混乱をもたらす。さらに、（例えば、消防署または軍隊のリアルタイムの対応等の）必要に応じて、これらの技術を実施できない。

【0027】

したがって、構造物の建築平面図の高品質のベクトルバージョンを生成する必要性が存在する。関連する使用事例に応じて、ベクトルバージョンは２次元及び／または３次元のいずれかである必要があり得る。この問題に対する１つの解決策は、異なるタイプの機械学習モデルの組み合わせを使用して、受信したドキュメントを解析し、受信したブループリントのベクトルバージョン（例えば、受信したブループリントからの間取図または他の平面図）を検出して生成することである。特に、第１の機械学習モデルを使用して、受信したドキュメントのページ内の平面図の場所を識別し得る（例えば、タイトル、設計者情報、ページ番号付け等のページに関する他の情報を除く）。次に、平面図を含むページの部分は、将来の解析のために抽出され得る。特に、第２の機械学習モデルは、ドキュメントから抽出された平面図を解析して、描写された平面図のタイプ（例えば、構造図、電気図、ＨＶＡＣ図、及び他のタイプの平面図）を決定し得る。次に、第３のモデルは平面図を受信し、平面図のベクトルバージョンに含めるべき平面図内の個々の要素を識別し得る。例えば、前記モデルはこれらの要素の場所及びラベルを識別して、平面図内にて要素がある場所、及び要素のタイプを示す。次に、平面図のベクトルバージョンは、（例えば、個々の要素のベクトルバージョンを生成及び位置決めすることによって）個々の要素の場所及びラベルに基づいて生成され得る。３次元のベクトルバージョンが望まれる場合、ベクトルバージョンは個々の要素の高さに従って押し出され得、これは、個々の要素を識別した同じモデルによって（または別のモデルによって）も決定され得る。場合によっては、平面図はドキュメントの複数ページにまたがり得る。そのような場合、追加のモデルを使用して隣接ページを識別し、次に、それらを組み合わせて、平面図の完全なバージョンを形成し得る。

【0028】

図１は、本開示の例示的な実施形態による、平面図のベクトルバージョンを生成するためのシステム１００を示す。システム１００は、構造物１０６のブループリントを描写するドキュメント１０８を受信するように構成され得る。ドキュメント１０８は、構造物１０６に対応する１つ以上のブループリントまたは建築平面図からのシートまたはページを描写し得る。例えば、ドキュメント１０８は、構造物１０６についての１つ以上の間取図、実施設計図、フロアシート、立面シート、敷地平面図等を描写し得る。特に、ドキュメント１０８は、構造物１０６についての１つ以上の異なるタイプの平面図を含むフロアシートを描写し得る。コンピューティングデバイス１０２は、建築平面図及び／またはブループリントのパブリックリポジトリ等のデータベースからドキュメント１０８を受信し得る。追加的または代替的に、ドキュメント１０８は、ブループリントのハードコピーをスキャンしてドキュメント１０８を生成するスキャナーから受信され得る。場合によっては、ドキュメント１０８は、ブループリントを作成するために使用されるソフトウェアによって生成された（例えば、ソフトウェアからエクスポートされた）ネイティブドキュメント（例えば、画像、ＴＩＦＦドキュメント、ＰＤＦドキュメント）として受信され得る。

【0029】

図１において建物として描写されているが、実際には、構造物１０６は、任意のタイプの構造物（例えば、人工構造物）を含み得る。例えば、建物１０６は、少なくとも部分的に囲まれる内部空間を伴う任意の構造物を含み得る。具体的な例として、構造物は、１階建ての建物、多階の建物、倉庫構造物、インフラストラクチャ施設、屋外構造物（例えば、パビリオン、展望台、デッキ、橋、ダム）、またはそれらの組み合わせを含み得る。さらなる例として、インフラストラクチャ施設は、ダム、雨水管、下水管、トンネル（例えば、地下トンネル、自動車用トンネル）、水路、ユーティリティステーション（例えば、ポンプ場）、導管（例えば、電線管）等を含み得る。さらに別の実施態様では、構造物は、他の製品またはデバイス（例えば、車両部品、航空機部品、大砲部品、武器部品）の一部または他の部品（例えば、機械部品、化学部品、電気部品）を含み得る。したがって、本明細書における建物へのいずれかの言及は、任意のタイプの構造物にも同様に当てはまるものと理解されたい。同様に、本開示では、建物及び他の構造図を指すために「ブループリント」または「平面図」という用語（及び同様の用語）を使用する。当業者は、実際には、これらのドキュメントが他の場合に異なる用語を使用して参照され得ることを理解するであろう。例えば、そのようなドキュメントは、「敷地平面図」、「施設平面図」、または他の同様の用語で呼ばれ得る。さらなる例として、本明細書に説明される平面図は、１つ以上の間取図、立面図、回路基板レイアウト図、製品設計図等を含み得る。具体的な一例として、構造物は航空機のエンジンを含み得、平面図はエンジンの製品設計図を含み得る。別の具体例として、構造物は大砲兵器を含み得、平面図は大砲兵器の多視点構造図または製品設計図を含み得る。

【0030】

コンピューティングデバイス１０２は、複数のモデル１１０、１１２、１１４を使用して、ドキュメント１０８を解析して、ドキュメント１０８内に描写された１つ以上の平面図のベクトルバージョン１１６を生成するように構成され得る。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、３つの異なるタイプの機械学習モデル１１０、１１２、１１４を使用して、この解析を行い得る。特に、コンピューティングデバイス１０２は、第１の機械学習モデル１１０を使用して、ドキュメント１０８内に描写された平面図のタイプを決定し得る。コンピューティングデバイス１０２は、また、第２の機械学習モデルを使用して、ドキュメント１０８内の平面図１１８の場所を決定し得る。コンピューティングデバイス１０２は、第３のモデル１１４をさらに使用して、平面図１１８内の構造物１０６の個々の要素を検出し得る。

【0031】

特に、モデル１１０は、ドキュメント１０８のコピーを受信し、ドキュメント１０８の内容（例えば、ドキュメント１０８内に描写された画像）を解析して、ドキュメント１０８内に描写された平面図１１８のタイプ１２０を検出するように構成され得る。特に、ドキュメント１０８は、構造物１０６についてのブループリントの１つ以上のページの１つ以上の画像を含み得る。モデル１１０は、１つ以上の画像の少なくともサブセット内に描写された平面図のタイプ１２０を決定し得る。モデル１１０は、ブループリント内の複数のタイプの平面図と他の平面図とを区別するようにトレーニングされ得る。例えば、ブループリントの異なるページは、構造図、電気図、配管図、ＨＶＡＣ図、消火図、及び／または生命安全図等、異なるタイプの平面図を描写し得る。モデルは、これらのタイプの平面図、及び／または平面図を含まないドキュメント１０８のページを（例えば、ラベル付きの例を使用して）区別するようにトレーニングされ得る。特定の実施態様では、モデル１１０は、最近傍モデル、決定木モデル、ロジスティック回帰モデル等の分類器モデルとして実装され得る。追加または代替の実施態様では、モデル１１０は、ニューラルネットワーク（例えば、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク）、教師あり学習モデル、教師なし学習モデル、クラスタリングモデル、回帰モデル、及び／または強化学習モデルのうちの１つ以上等、異なるタイプの機械学習モデルとして実装され得る。

【0032】

モデル１１２は、ドキュメント１０８のコピーを受信し、ドキュメント１０８内の平面図１１８の場所１２２を決定するように構成され得る。特に、モデル１１２は、ドキュメント１０８内の平面図１１８を取り囲む境界ボックスを、平面図１１８の場所１２２として決定するように構成され得る。特に、モデル１１２は、１つ以上のラベル付き例を使用して、境界ボックスを場所１２２として決定するようにトレーニングされ得る。例えば、ブループリントのページは、通常、平面図だけまたは描写された平面図以外の追加情報（例えば、建築家識別情報、建物情報、タイトル情報、ページ番号等）を含み得る。モデル１１２は、場所１２２（例えば、境界ボックス）を識別するとき、これらの要素と、実際の平面図を含むドキュメント１０８の部分とを区別するようにトレーニングされ得る。特定の実施態様では、モデル１１２による処理は、モデル１１０によって行われた処理から独立し得る。追加または代替の実施態様では、モデル１１０によって処理が行われる前に、モデル１１２は場所１２２を決定し得る。例えば、モデル１１０は、ドキュメント１０８の一部またはサブセット（例えば、モデル１１２によって識別された境界ボックス内に含まれる部分）が提供され得、ドキュメント１０８の一部の内容に基づいてタイプ１２０を決定し得る。モデル１１２は、物体認識モデル（例えば、畳み込みニューラルネットワーク）として実装され得る。追加または代替の実施態様では、モデル１１２は、ニューラルネットワーク（例えば、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク）、教師あり学習モデル、教師なし学習モデル、クラスタリングモデル、回帰モデル、及び／または強化学習モデルのうちの１つ以上等、異なるタイプの機械学習モデルとして実装され得る。

【0033】

モデル１１４は、ドキュメント１０８のコピー及び／または平面図１１８を含むドキュメント１０８の一部を受信し、平面図内の個々の要素１２４を識別するように構成され得る。要素１２４は、平面図１１８内に描写及び／または識別された個々の要素１３２、１３４、１３６を含み得る。モデル１１４は、要素１３２、１３４、１３６の場所１２６、１２８、１３０（例えば、境界ボックス）を追加的に識別し得る。モデル１１４は、また、要素１３２、１３４、１３６に関する追加情報（例えば、要素のタイプ、負荷容量、材料、電力容量）を識別し得、これらの情報は、個々の要素１３２、１３４、１３６に対応するラベル１３８、１４０、１４２として記憶され得る。特定の実施態様では、モデル１１４によって識別された要素１３２、１３４、１３６及びラベル１３８、１４０、１４２のタイプは、モデル１１０によって識別されたタイプ１２０に依存し得る。例えば、タイプ１２０が構造図である場合、モデル１１４は、ドア、耐力壁、非耐力壁、窓、支持梁、基礎構造等のうちの１つ以上を含む要素１３２、１３４、１３６を識別し得る。別の例として、タイプ１２０が電気図である場合、モデル１１４は、電気配線（例えば、場所、定格電力、設置日）、コンセント（例えば、１２０Ｖ、２４０Ｖ）、ヒューズボックス、照明器具、イーサネット／同軸ケーブル配線等を含む要素１３２、１３４、１３６を識別し得る。さらなる例では、タイプ１２０がＨＶＡＣ図である場合、モデル１１４は、ダクト、吸気口、流出口、エアコン、炉、エアフィルタ等のうちの１つ以上を含む要素１３２、１３４、１３６を識別し得る。モデル１１４は、セグメンテーションモデル（例えば、受信した入力をセグメント化するようにトレーニングされたニューラルネットワーク）として実装され得る。追加または代替の実施態様では、モデル１１４は、ニューラルネットワーク（例えば、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク）、教師あり学習モデル、教師なし学習モデル、クラスタリングモデル、回帰モデル、及び／または強化学習モデルのうちの１つ以上等、異なるタイプの機械学習モデルとして実装され得る。特定の実施態様では、モデル１１４は複数の機械学習モデル（例えば、異なるタイプの平面図用の個別のモデル）として実装され得る。そのような場合、コンピューティングデバイス１０２は、タイプ１２０に基づいてモデル１１４を選択し得る。

【0034】

モデル１１０、１１２、１１４からの出力（例えば、タイプ１２０、要素１３２、１３４、１３６、場所１２６、１２８、１３０、及び／またはラベル１３８、１４０、１４２）に基づいて、コンピューティングデバイス１０２は、平面図のベクトルバージョン１１６を生成し得る。ベクトルバージョン２１６は、（例えば、要素１２４のベクトル表現を生成することによって）平面図１１８の２次元表現１４４を含み得る。特に、コンピューティングデバイス１０２は、平面図１１８内の対応する場所１２６、１２８、１３０における要素１３２、１３４、１３６のベクトル表現を生成し得る。ベクトル表現の形状、サイズ、及び描写は、ドキュメント１０８及び平面図１１８内のラベル１３８、１４０、１４２及び／または要素１３２、１３４、１３６の描写（例えば、対応する形状）に基づいて生成され得る。特定の実施態様では、平面図１１８のベクトルバージョンは、同じ構造物１０６及び／または構造物１０６の同じ部分（例えば、同じ階、レベル、部屋）についての複数の平面図１１８に基づいて生成され得る。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、複数のタイプの平面図（例えば、構造図、電気図、ＨＶＡＣ図）から抽出された要素１２４を組み合わせて、全ての平面図を描写するベクトルバージョン１１６を生成し得る。別の例として、ユーザーは異なるタイプの平面図を選択して切り替えることが可能になり得る。例えば、ベクトルバージョン１１６を表示するために使用されるグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）により、ユーザーは、構造図、電気図、及びＨＶＡＣ図のそれぞれをオン及びオフに切り替えることが可能になり得る。追加または代替の実施態様では、ベクトルバージョン１１６は、平面図１１８の３次元表現１４６を含み得る。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、（例えば、ラベル１３８、１４０、１４２に基づいて）２次元表現１４４を押し出すように構成され得る。１つの具体的な例として、構造図では、コンピューティングデバイス１０２は、壁の高さを第１の標準高さ（例えば、１０フィート）まで押し出し得、ドアの高さを第２の標準高さ（例えば、８フィート）まで押し出し得る。別の例として、異なる要素１３２、１３４、１３６の押し出し高さは、平面図１１８内に含まれる情報（例えば、様々な要素について示された対応する高さ、平面図１１８として同じまたは別のページに示された壁、ドア、窓の標準高さ）に基づいて決定され得る。そのような実施態様では、要素１３２、１３４、１３６の高さは、ラベル１３８、１４０、１４２の一部として記憶され得る。押し出し成形バージョンは、構造物１０６またはその一部の３次元表現１４６として提供され得る。コンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス１０２または別のコンピューティングデバイス）上に表示されるとき、ユーザーは、構造物１０６の３次元表現１４６の全体をナビゲートする（例えば、フライスルーを行う）ことが可能になり得る。特定の実施態様では、コンピューティングデバイス１０２は、構造物１０６の複数の部分（例えば、複数の部屋、複数の部屋、複数の建物、建物の内装／外装）についての複数のドキュメント（または同じドキュメント１０８の複数のページ）を組み合わせて、構造物１０６の完全な３次元表現を生成し得る。

【0035】

ラベル１３８は、平面図１１８でどのようなタイプの要素１３２、１３４、１３６が識別されているかを示すもの以外の追加情報を含み得る。例えば、ラベル１３２、１３４、１３６は、また、構造図で識別された要素１３２、１３４、１３６の構造物詳細（例えば、構造材料、壁／ドア／窓の高さ、壁／ドアの内装／外装の色、壁の内外トリム、外壁のファサード特徴、装飾デザイン特徴、壁の耐荷重、断熱材のタイプ）を示し得る。ラベル１３２、１３４、１３６は、また、要素１３２、１３４、１３６を設置した技術者または請負業者の識別、要素１３２、１３４、１３６の設置日、行われた、または必要なメンテナンスまたは修理等、要素１３２、１３４、１３６の他のタイプのメタデータを示し得る。さらなる例として、ラベルは、また、電気図で識別された要素１３２、１３４、１３６の動作パラメーター（例えば、ワイヤゲージ、ヒューズ定格、照明のワット数／ルーメン、コンセントのプラグの数／電圧）を示し得る。そのような追加情報は、平面図１１８と同じページで識別され得る。追加的または代替的に、ラベル１３８、１４０、１４２の情報は、ドキュメント１０８の別のページで識別され得る。

【0036】

平面図１１８及びベクトルバージョン１１６の上記の例は、構造物１０６のインテリアデザイン要素及び／または平面図に焦点を当てている。これらの議論は単なる例示であることを理解されたい。実際には、モデル１１０、１１２、１１４によって解析された平面図は、１つ以上の外部要素（例えば、外部デザイン特徴、外部設備、外部造園特徴、外部設備）を含み得る。そのような例では、ベクトルバージョン１１６（すなわち、２次元表現１４４及び／または３次元表現１４６）がこれらの外部要素を含み得、モデル１１４は外部要素を識別するようにトレーニングされ得ることを理解されたい。

【0037】

コンピューティングデバイス１０２は、また、プロセッサ１４８及びメモリ１５０を含む。プロセッサ１４８及びメモリ１５０は、コンピューティングデバイス１０２の１つ以上の態様を実装し得る。例えば、プロセッサ１４８によって実行されるとき、プロセッサ１４８にコンピューティングデバイス１０２の１つ以上の動作機能を行わせる命令（例えば、モデル１１０、１１２、１１４の１つ以上を実施する命令）を、メモリ１５０は記憶し得る。プロセッサ１４８は、メモリ１５０に記憶されている命令を実行するように構成された１つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及び／またはグラフィックス処理装置（ＧＰＵ）として実装され得る。追加的に、コンピューティングデバイス１０２は、ネットワークを使用して通信する（例えば、ドキュメント１０８を受信する、及び／またはベクトルバージョン１１６を伝送する）ように構成され得る。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、１つ以上の有線ネットワークインターフェース（例えば、イーサネットインターフェース）及び／または無線ネットワークインターフェース（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、及び／またはセルラーデータインターフェース）を使用して、ネットワークと通信し得る。特定の例では、ネットワークは、ローカルネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク）、仮想プライベートネットワーク、Ｌ１、及び／またはグローバルネットワーク（例えば、インターネット）として実装され得る。

【0038】

図２は、本開示の例示的な実施形態による、ブループリントからの平面図２００の一部を示す。ブループリント２００は、コンピューティングデバイス１０２によって受信されたドキュメント１０８の例示的な実施態様であり得る。平面図２００は、建築構造物の様々な要素を含み、その一部は、下記の説明のために参照番号を使用して識別される。描写された平面図２００は、建物のフロアの一部であり得る。平面図２００は、外壁２０４、２１４及び内壁２０２、２０６、２１０の描写を含む（分かりやすくするために、そのサブセットだけに番号が付けられている）。内壁２０２、２０６、２１０は、２つの異なるタイプの壁、すなわち、内部隔壁２０２、２０６及び内部耐力壁２１０を含む。平面図２００は、また、基礎構造物２０８の描写と、建物の他の部分（例えば、内部の耐力壁２１０）を基礎構造物２１２に接続する構造物結合部２１２とを含む。

【0039】

特定の実施態様では、建物の内部レイアウトを適切に決定するために、描写された特徴の全てが必要ではない場合がある。例えば、フロアの内部レイアウトを正確に決定するために、基礎構造物２０８及び構造物結合材２１２は必要ない場合がある。したがって、特定の実施態様では、モデル１１４は、基礎構造物２０８及び／または構造物結合部２１２に基づいて、要素１３２、１３４、１３６を識別しないようトレーニングされる場合がある。追加または代替の実施態様では、コンピューティングデバイス１０２は、ユーザーがベクトルバージョン１１６においてオン及びオフを切り替えることできる、基礎構造物２０８及び構造物結合２１２用の別個の層またはモデルを生成するように構成され得る。

【0040】

平面図２００は、さらに、追加のドキュメント（例えば、同じブループリントの別のページ）または建物の隣接部分について対応する平面図の一部（図４に関連してより詳細に説明される）を参照する分割線２２６も含む。平面図２００は、また、対応する要素２０２、２０４、２０８、２１６の周囲に境界ボックス２１８、２２０、２２２、２２４も含み、これは下記により詳細に説明される。

【0041】

図３は、本開示の例示的な実施形態による、ブループリントのドキュメント解析３００を示す。ドキュメント解析３００は、コンピューティングデバイス１０２によって行われた解析の実施態様の例であり得る。例えば、モデル３０２はモデル１１０の例示的な実施態様であり得、モデル３０４はモデル１１２の例示的な実施態様であり得、モデル３０６はモデル１１４の例示的な実施態様であり得る。コンピューティングデバイス１０２は、平面図２００を含むドキュメント３３０を（例えば、平面図２００を含むブループリントのスキャンされたコピーとして）受信し得る。ドキュメント３３０は、描写されていない追加のページを含み得る（例えば、同じまたは異なる構造物に対する異なる平面図を含む）。さらに、ドキュメント３３０のページは、描写されているように平面図２００よりも大きい場合があり、さらなる解析のために平面図２００から分離する必要がある追加情報（例えば、タイトル、設計者情報、ページ番号情報）を含み得る。

【0042】

したがって、モデル３０４は、ドキュメント３３０（例えば、図２に示す部分）内の平面図２００を囲む境界ボックスを決定して、ドキュメントの他の部分に含まれる追加情報を除外する。境界ボックスは、平面図２００の場所３１０として決定され得、境界ボックス内に含まれる平面図２００は、モデル３０２、３０６によるさらなる解析のために抽出され得る。

【0043】

モデル３０２は平面図２００及び／またはドキュメント３３０を受信し得、平面図２００及び／またはドキュメント３３０を解析して、ドキュメント画像２００に描写された平面図のタイプ３０８を決定し得る。例えば、モデル３０２は、構造図、電気図、配管図、ＨＶＡＣ図、生命安全図、及び／または消火図のうちの１つ以上を区別するようにトレーニングされ得る。モデル３０２は、（例えば、平面図２００の内容に基づいて）平面図２００のタイプ３０８が構造図であることを決定し得る。特定の実施態様では、モデル３０２は、単一の平面図２００に対して２つ以上のタイプ３０８を決定し得る。例えば、特定の平面図は、複数の異なる構造物要素を描写し得る（例えば、消火図及び配管図を組み合わせ得る）。そのような場合、モデル３０２は、平面図に複数のタイプ（例えば、消火図タイプ及び配管図タイプ）を割り当て得る。タイプ３０８に応じて、ドキュメント解析３００は平面図２００について続行し得る。例えば、追加処理（例えば、モデル３０６による）は、ベクトルバージョン１１６で所望される要素のタイプに基づいて継続し得る。１つの具体的な例として、ベクトルバージョン１１６は、（例えば、所定の好みに従って、ユーザーの好みに従って）構造図、電気図、及びＨＶＡＣ図を含むように生成され得る。平面図２００には構造図のタイプ３０８があるため、モデル３０６を用いて処理を継続し得る。

【0044】

モデル３０６は、平面図２００を含むドキュメント３３０の一部を（例えば、モデル３０４から）受信し得、平面図２００を解析して、平面図２００内の個々の要素２０４、２０８、２１０を識別し得る。上記でさらに説明したように、モデル３０６は、タイプ３０８に基づいて、１つ以上の所定のタイプの要素を識別し得る。例えば、平面図２００が構造物平面図を描写しているため、モデル３０６はドア、耐力壁、非耐力壁、支持梁、支柱、窓、基礎構造物等を識別し得る。特に、モデル３０６は、平面図２００内の要素２０４、２０８、２１６の周囲の境界ボックス２２０、２２２、２２４を識別し得る。特に、モデル３０６は、外壁２０４を囲む境界ボックス２２０、基礎構造物２０８を囲む境界ボックス２２２、及びドア２１６を囲む境界ボックス２２４を識別し得る。要素２０４、２０８、２１６のタイプに基づいて、モデル３０６は、対応するラベル３１２、３１４、３１６を要素２０４、２０８、２１６に割り当て得る。例えば、モデル３０６は、（例えば、外壁２０４の場所に対応する境界ボックス２２０にラベル３１２を割り当てることによって）「外壁」及び／または「耐力壁」のラベル３１２を外壁２０４に割り当て得る。同様に、モデル３０６は、基礎構造物２０８の場所を示す境界ボックス２２２に「基礎構造物」のラベル３１４を割り当て得、ドア２１６の場所を示す境界ボックス２２４に「ドア」または「屋外ドア」のラベルを割り当て得る。上記でさらに説明したように、ラベル３１２、３１４、３１６は、要素２０４のタイプを識別するもの以外の追加情報を含み得る。例えば、ラベル３１２は、壁２０４の材料、壁２０４の高さ、壁２０４の内装／外装の色、及び／または壁２０４の耐荷重を示し得る。同様に、ラベル３１４は、基礎構造物２０８の材料、基礎構造物２０８の設置日等を示し得る。追加的に、ラベル３１６は、ドア２１６の材料（例えば、木材、金属、複合材料）、ドア２１６の高さ、ドア２１６の内装／外装の色、ドア２１６の耐衝撃性、ドアが鍵を有するかどうか、ドアが非常口であるかどうか等を示し得る。この情報は、ドキュメント３３０の他のページから決定され得、構造物の平面図に描写された要素に関する高さ、材料、及び他の情報を示し得る。

【0045】

場合によっては、コンピューティングデバイスは、ドキュメント画像２００に描写された平面図とマージするべき平面図の隣接部分を描写する隣接ページ４００を識別するように構成された追加モデル３１８を含み得る。例えば、モデル３１８は、隣接ページ４００を識別するために、結合線、共通の設計特徴（例えば、共通の形状）、及び／または共通の参照番号を探すように構成され得る。図４は、ドキュメント画像２００の隣接ページ４００の一部を示す。特に、モデル３１８は、共通の接合線２２６、４０２を識別し得る。例えば、モデル３１８は、接合線２２６、４０２と、接合線２２６、４０２のそれぞれの隣にある共通の参照番号Ａ１１３Ａ及びＡ１１３Ｂを識別し得る。これに基づいて、モデル３１８は、平面図２００がページ４００に描写された平面図に隣接していると判定し得る。隣接ページを結合するために、コンピューティングデバイス１０２は、ドキュメント３３０及び隣接ページ４００のドキュメント画像を処理して、（例えば、モデル３０４を使用して）平面図を含むそれぞれの部分を抽出し、これらの部分をマージし得る。隣接ページは、後続の処理（例えば、モデル３０２、３０６による）の前または後のいずれかに結合され得る。モデル３０６による解析後に隣接ページが結合される場合、境界ボックス２２０、２２２、２２４の場所は、マージされた隣接ページ間の共通の座標系に基づいて調整され得る。実際には、３つ以上の隣接ページをマージする必要があり得る。例えば、モデル３１８は、５、１０、２５ページ、またはそれ以上のページを識別するように構成され得、それらのページは、次に上記に説明したようにマージされ得る。

【0046】

図５は、本開示の例示的な実施形態による、平面図のベクトルバージョンを生成するための方法５００を示す。方法５００は、システム１００等のコンピューターシステムで実施され得る。例えば、方法５００はコンピューティングデバイス１０２によって実施され得る。プロセッサによって実行されるとき、コンピューターシステムに方法５００を行わせる、コンピューター可読媒体に記憶されている命令のセットによって、方法５００はまた実施され得る。例えば、方法４００の全部または一部は、プロセッサ１４８及びメモリ１５０によって実装され得る。下記の例は図５に示されるフローチャートを参照して説明されるが、図５に関連付けられた活動を行う他の多くの方法が使用され得る。例えば、ブロックの一部の順序が変更され得、特定のブロックは他のブロックと組み合わされ得、１つ以上のブロックを繰り返し得、そして説明したブロックの一部はオプションであり得る。

【0047】

方法５００は、構造物のブループリントのシートを描写するドキュメントを受信することから始まり得る（ブロック５０２）。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、構造物１０６のブループリントのシートを描写するドキュメント１０８を受信し得る。特に、ブループリントの１枚以上のシートは、構造物１０６の異なるタイプの平面図１１８を描写し得る。上記に説明したように、構造物１０６は、建物、車両、インフラストラクチャ、または他の構造物を含み得る。ドキュメント１０８は、別のコンピューティングデバイス、及び／または様々な構造物についてのブループリントを記憶するデータベースから受信され得る。特に、ドキュメントはコンピューティングデバイス１０２によって受信され、構造物１０６の平面図のベクトルバージョン１１６を生成するためにユーザーから受信された要求に応答し得る。

【0048】

建物の平面図を含むドキュメントの一部を識別し得る（ブロック５０４）。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、平面図１１８を含むドキュメント１０８の一部の場所１２２を識別し得る。特に、コンピューティングデバイス１０２は、ドキュメント１０８の個々のページを解析して、平面図を含むそれらの個々のページの部分を識別し得る。例えば、上記に説明したように、場所１２２は、ドキュメント１０８内の様々なページに含まれる平面図の周りの境界ボックスとして決定され得る。次に、平面図１１８を含むドキュメント１０８の部分は将来の分析のために抽出され得る。

【0049】

ドキュメントの一部内に描写された平面図のタイプが決定され得る（ブロック５０６）。特に、コンピューティングデバイス１０２は、平面図１１８のタイプ１２０、３０８を決定し得る。例えば、平面図１１８は、構造物１０６の電気図を描写し得る。モデル１１０は、平面図１１８の内容を解析し（例えば、モデル１１２から受信した平面図１１８を含むドキュメント１０８の部分を解析することによって）、その内容に基づいて、平面図１１８が「電気図」のタイプ１２０を有することを決定し得る。

【0050】

ドキュメントの一部の内容に基づいて、個々の要素の場所及び個々の要素のラベルを決定し得る（ブロック５０８）。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、平面図１１８内に描写された個々の要素１３２、１３４、１３６の場所１２６、１２８、１３０及びラベル１３８、１４０、１４２を決定し得る。要素１３２、１３４、１３６は、平面図１１８のタイプ１２０に基づいて識別され得る。特に、タイプ１２０は、平面図１１８が電気図であることを示すため、モデル１１４は、電気図内で識別された配線経路及び定格、コンセントの場所、照明の場所、イーサネット／同軸ケーブル配線、ヒューズボックス等に対する場所１２６、１２８、１３０及びラベル１３８、１４０、１４２を識別し得る。上記でさらに説明したように、ラベル１３８、１４０、１４２は、動作定格、設置日、ワイヤゲージ、光のワット数等の、要素１３２、１３４、１３６に関する追加情報を含み得る。

【0051】

平面図のベクトルバージョンは、個々の要素の場所及びラベルに基づいて生成され得る（ブロック５１０）。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、ラベル１３８、１４０、１４２内の場所１２６、１２８、１３０に基づいて、平面図１１８のベクトルバージョン１１６を生成し得る。上記に説明したように、ベクトルバージョン１１６は、２次元表現１４４及び３次元表現１４６のうちの１つ以上を含み得る。３次元表現１４６が望ましい場合、コンピューティングデバイス１０２は、要素１３２、１３４、１３６の２次元表現を押し出すように構成され得る。特定の実施態様では、ベクトルバージョン１１６を生成することは、個々の要素１３２、１３４、１３６のベクトルバージョンを生成することを含み得る。要素のベクトルバージョンは、ラベル１３８、１４０、１４２に基づいて生成され得る、及び／またはドキュメント１０８内の要素１３２、１３４、１３６のスカラー表現を、要素１３２、１３４、１３６の対応するベクトルバージョンに変換することによって生成され得る。次に、ベクトルバージョンは、要素１３２、１３４、１３６に関連付けられた場所１２６、１２８、１３０に基づいてスケーリングされ得る（例えば、要素１３２、１３４、１３６を囲む境界ボックスのサイズに基づいてスケーリングされ得る）。次に、要素のベクトルバージョンは、（例えば、平面図１１８内の他の要素に対して）要素に関連付けられた場所１２６、１２８、１３０に基づいて、平面図１１８のベクトルバージョン１１６内に配置され得る。

【0052】

したがって、方法５００は、平面図のベクトルバージョンを自動的に生成することを可能にする。特に、コンピューティングデバイスは、複数の機械学習モデルを利用して、所望のベクトルバージョンを生成するために使用できる平面図を識別するために、一般的な構造物の典型的なブループリントに含まれる多くのページ及び多数の異なるタイプの平面図を選別することが可能である。さらに、３つの異なる機械学習モデルにわたって解析を分割することによって、コンピューティングデバイス１０２は、後続の処理の精度を向上させることが可能である。特に、最初に平面図をドキュメントから抽出すると、平面図内で識別されたタイプ及び／または要素の精度が向上し得る。さらに、要素の前にタイプが決定される場合、要素を識別するモデルにこの情報を提供する（または要素を識別するモデルを選択するためにそのタイプを使用する）と、モデルが識別するように構成されている要素のタイプを制限することによって、識別された要素の精度がさらに向上し得る。さらに、コンピューティングデバイスは複数のタイプの平面図を解析及び統合し得るため、受信した平面図の結果として得られるベクトルバージョンは、複数のタイプの平面図を選択的に統合することが可能になり得る。したがって、ベクトルバージョンは、他の技術を使用して作成されたものよりも完全で、多用途で、正確であり得る。さらに、複数の機械学習モデルを利用することによって、コンピューティングデバイスは、（例えば、異なるタイプの平面図の要素を識別する新しいモデルを追加することによって、受信した平面図のタイプを識別するモデルを更新することによって）新しいタイプの平面図を処理するように容易に拡張可能になり得る。

【0053】

図６は、コンピューティングデバイス１０２等、本明細書に説明されるデバイス及び／またはコンポーネントの１つ以上を実装するために利用され得る例示的なコンピューターシステム６００を示す。特定の実施形態では、１つ以上のコンピューターシステム６００は、本明細書に説明または図示される１つ以上の方法の１つ以上のステップを行う。特定の実施形態では、１つ以上のコンピューターシステム６００は、本明細書に説明または図示される機能を提供する。特定の実施形態では、１つ以上のコンピューターシステム６００上で起動しているソフトウェアは、本明細書に説明または図示される１つ以上の方法の１つ以上のステップを行うか、または本明細書に記載もしくは図示される機能を提供する。特定の実施形態は、１つ以上のコンピューターシステム６００の１つ以上の部分を含む。本明細書では、コンピューターシステムへの言及は、必要に応じて、コンピューティングデバイスを包含し得、その逆も同様である。さらに、コンピューターシステムへの言及は、必要に応じて、１つ以上のコンピューターシステムを包含し得る。

【0054】

本開示は、任意の適切な数のコンピューターシステム６００を企図する。本開示は、コンピューターシステム６００が任意の適切な物理的形態をとることを企図している。限定ではなく例として、コンピューターシステム６００は、組み込みコンピューターシステム、システムオンチップ（ＳＯＣ）、シングルボードコンピューターシステム（ＳＢＣ）（例えば、コンピューターオンモジュール（ＣＯＭ）またはシステムオンモジュール（ＳＯＭ）等）、デスクトップコンピューターシステム、ラップトップまたはノートブックコンピューターシステム、対話型キオスク、メインフレーム、コンピューターシステムのメッシュ、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、サーバー、タブレットコンピューターシステム、拡張／仮想現実デバイス、またはこれらの２つ以上の組み合わせであり得る。必要に応じて、コンピューターシステム６００は、１つ以上のコンピューターシステム６００を含み得る。これは、単一または分散型であり得る、複数の場所にまたがり得る、複数のマシンにまたがり得る、複数のデータセンターにまたがり得る、または１つ以上のネットワークに１つ以上のクラウドコンポーネントを含み得るクラウド内に常駐し得る。必要に応じて、１つ以上のコンピューターシステム６００は、実質的な空間的制限または時間的制限なしに、本明細書に説明または図示される１つ以上の方法の１つ以上のステップを行い得る。限定ではなく例として、１つ以上のコンピューターシステム６００は、本明細書に説明または図示される１つ以上の方法の１つ以上のステップをリアルタイムまたはバッチモードで行い得る。１つ以上のコンピューターシステム６００は、必要に応じて、異なる時間または異なる場所で、本明細書に説明または図示される１つ以上の方法の１つ以上のステップを行い得る。

【0055】

特定の実施形態では、コンピューターシステム６００は、プロセッサ６０６、メモリ６０４、ストレージ６０８、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース６１０、及び通信インターフェース６１２を含む。本開示は、特定の配置で特定の数の特定のコンポーネントを有する特定のコンピューターシステムを説明及び図示するが、本開示は、任意の適切な配置で任意の適切な数の任意の適切なコンポーネントを有する任意の適切なコンピューターシステムを企図する。

【0056】

特定の実施形態では、プロセッサ６０６は、コンピュータープログラムを構成する命令等の命令を実行するためのハードウェアを含む。限定ではなく例として、命令を実行するために、プロセッサ６０６は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ６０４、またはストレージ６０８から命令を取得（またはフェッチ）し、命令をデコードして実行し、次に、１つ以上の結果を内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ６０４、またはストレージ６０８に書き込み得る。特定の実施形態では、プロセッサ６０６は、データ、命令、またはアドレス用の１つ以上の内部キャッシュを含み得る。本開示は、プロセッサ６０６が、必要に応じて、任意の適切な数の任意の適切な内部キャッシュを含むことを企図する。限定ではなく例として、プロセッサ６０６は、１つ以上の命令キャッシュ、１つ以上のデータキャッシュ、及び１つ以上の変換索引バッファ（ＴＬＢ）を含み得る。命令キャッシュの命令は、メモリ６０４またはストレージ６０８内の命令のコピーであり得、命令キャッシュは、プロセッサ６０６によるそれらの命令の検索を高速化し得る。データキャッシュのデータは、コンピューター命令によって操作されるメモリ６０４またはストレージ６０８内のデータのコピー、後続の命令にアクセス可能であり、またはメモリ６０４もしくはストレージ６０８に書き込むためにプロセッサ６０６によって実行された前の命令の結果、または任意の他の適切なデータ、であり得る。データキャッシュは、プロセッサ６０６による読み取り動作または書き込み動作を高速化し得る。ＴＬＢはプロセッサ６０６の仮想アドレス変換を高速化し得る。特定の実施形態では、プロセッサ６０６は、データ、命令、またはアドレス用の１つ以上の内部レジスタを含み得る。本開示は、プロセッサ６０６が、必要に応じて、任意の適切な数の任意の適切な内部レジスタを含むことを企図する。適切な場合、プロセッサ６０６は、１つ以上の算術論理演算装置（ＡＬＵ）を含み得る、マルチコアプロセッサであり得る、または１つ以上のプロセッサ６０６を含み得る。本開示は特定のプロセッサを説明及び図示するが、本開示は任意の適切なプロセッサを企図する。

【0057】

特定の実施形態では、メモリ６０４は、プロセッサ６０６が実行するための命令、またはプロセッサ６０６が動作するためのデータを記憶するためのメインメモリを含む。限定ではなく例として、コンピューターシステム６００は、ストレージ６０８または別のソース（別のコンピューターシステム６００等）からメモリ６０４に命令をロードし得る。次に、プロセッサ６０６は、メモリ６０４から内部レジスタまたは内部キャッシュに命令をロードし得る。命令を実行するために、プロセッサ６０６は、内部レジスタまたは内部キャッシュから命令を取得し、それらをデコードし得る。命令の実行中または実行後、プロセッサ６０６は、１つ以上の結果（中間結果または最終結果であり得る）を、内部レジスタまたは内部キャッシュに書き込み得る。次に、プロセッサ６０６は、それらの結果のうちの１つ以上をメモリ６０４に書き込み得る。特定の実施形態では、プロセッサ６０６は、（ストレージ６０８等とは対照的に）１つ以上の内部レジスタもしくは内部キャッシュの命令、またはメモリ６０４の命令だけを実行し、（ストレージ６０８等とは対照的に）１つ以上の内部レジスタもしくは内部キャッシュのデータ、またはメモリ６０４のデータに対してだけ動作する。１つ以上のメモリバス（それぞれ、アドレスバス及びデータバスを含み得る）は、プロセッサ６０６をメモリ６０４に結合し得る。下記でさらに詳細に説明するように、バスは１つ以上のメモリバスを含み得る。特定の実施形態では、１つ以上のメモリ管理ユニット（ＭＭＵ）がプロセッサ６０６とメモリ６０４との間に常駐し、プロセッサ６０６によって要求されたメモリ６０４へのアクセスを容易にする。特定の実施形態では、メモリ６０４はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含む。必要に応じて、このＲＡＭは揮発性メモリであり得る。必要に応じて、このＲＡＭはダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）またはスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）であり得る。さらに、必要に応じて、このＲＡＭはシングルポートＲＡＭまたはマルチポートＲＡＭであり得る。本開示は、任意の適切なＲＡＭを考慮している。メモリ６０４は、必要に応じて、１つ以上のメモリ６０４を含み得る。本開示は特定のメモリの実施態様を説明及び図示するが、本開示は任意の適切なメモリの実施態様を企図する。

【0058】

特定の実施形態では、ストレージ６０８は、データまたは命令のためのマスストレージを含む。限定ではなく例として、ストレージ６０８は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、フロッピーディスクドライブ、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ドライブ、またはこれらの２つ以上の組み合わせを含み得る。ストレージ６０８は、必要に応じて、リムーバブルまたは非リムーバブル（または固定）メディアを含み得る。ストレージ６０８は、必要に応じて、コンピューターシステム６００の内部または外部に存在し得る。特定の実施形態では、ストレージ６０８は不揮発性ソリッドステートメモリである。特定の実施形態では、ストレージ６０８は読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）を含む。必要に応じて、このＲＯＭは、マスクプログラムされたＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能なＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気的に変更可能なＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）、フラッシュメモリ、またはこれらの２つ以上の組み合わせであり得る。本開示では、マスストレージ６０８が任意の適切な物理的形態をとることを企図している。ストレージ６０８は、必要に応じて、プロセッサ６０６とストレージ６０８との間の通信を容易にする１つ以上のストレージ制御ユニットを含み得る。適切な場合、ストレージ６０８は１つ以上のストレージ６０８を含み得る。本開示が特定のストレージを説明及び図示するが、本開示は任意の適切なストレージを企図する。

【0059】

特定の実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース６１０はハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含み、コンピューターシステム６００と１つ以上のＩ／Ｏデバイスとの間の通信用の１つ以上のインターフェースが提供される。コンピューターシステム６００は、必要に応じて、これらのＩ／Ｏデバイスのうちの１つ以上を含み得る。これらのＩ／Ｏデバイスのうちの１つ以上は、人（すなわち、ユーザー）とコンピューターシステム６００との間の通信を可能にし得る。限定ではなく例として、Ｉ／Ｏデバイスは、キーボード、キーパッド、マイク、モニター、スクリーン、表示パネル、マウス、プリンター、スキャナー、スピーカー、スチルカメラ、スタイラス、タブレット、タッチスクリーン、トラックボール、ビデオカメラ、別の適切なＩ／Ｏデバイス、またはこれらの２つ以上の組み合わせを含み得る。Ｉ／Ｏデバイスは１つ以上のセンサーを含み得る。必要に応じて、Ｉ／Ｏインターフェース６１０は、プロセッサ６０６がこれらのＩ／Ｏデバイスのうちの１つ以上を駆動することを可能にする１つ以上のデバイスまたはソフトウェアドライバーを含み得る。Ｉ／Ｏインターフェース６１０は、必要に応じて、１つ以上のＩ／Ｏインターフェース６１０を含み得る。本開示は特定のＩ／Ｏインターフェースを説明及び図示するが、本開示は任意の適切なＩ／ＯインターフェースまたはＩ／Ｏインターフェースの組み合わせを企図する。

【0060】

特定の実施形態では、通信インターフェース６１２は、コンピューターシステム６００と、１つ以上の他のコンピューターシステム６００または１つ以上のネットワーク６１４との間の通信（例えば、パケットベースの通信等）のための１つ以上のインターフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。限定ではなく例として、通信インターフェース６１２は、イーサネットもしくは任意の他の有線ベースのネットワークと通信するためのネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）もしくはネットワークアダプタ、またはＷｉ－Ｆｉネットワーク等のワイヤレスネットワークと通信するための無線ＮＩＣ（ＷＮＩＣ）もしくは無線アダプタを含み得る。本開示は、任意の適切なネットワーク６１４と、ネットワーク６１４用の任意の適切な通信インターフェース６１２とを企図する。限定ではなく例として、ネットワーク６１４は、アドホックネットワーク、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）のうちの１つ以上、もしくはインターネットの１つ以上の部分、またはこれらの２つ以上の組み合わせを含み得る。これらのネットワークのうちの１つ以上のうちの１つ以上の部分は、有線または無線であり得る。例として、コンピューターシステム６００は、無線ＰＡＮ（ＷＰＡＮ）（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＷＰＡＮ等）、ＷＩ－ＦＩネットワーク、ＷＩ－ＭＡＸネットワーク、携帯電話ネットワーク（例えば、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ（ＧＳＭ）ネットワーク等）、もしくは任意の他の適切なワイヤレスネットワーク、またはこれらの２つ以上の組み合わせと通信し得る。コンピューターシステム６００は、必要に応じて、これらのネットワークの任意の適切な通信インターフェース６１２を含み得る。通信インターフェース６１２は、必要に応じて、１つ以上の通信インターフェース６１２を含み得る。本開示が特定の通信インターフェースの実施態様について説明及び図示しているが、本開示は、任意の適切な通信インターフェースの実施態様を企図している。

【0061】

また、コンピューターシステム６０２はバスも含み得る。バスはハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含み得、コンピューターシステム６００のコンポーネントを相互に通信可能に結合し得る。限定ではなく例として、バスは、アクセラレーテッドグラフィックスポート（ＡＧＰ）または任意の他のグラフィックスバス、エンハンスドインダストリースタンダードアーキテクチャ（ＥＩＳＡ）バス、フロントサイドバス（ＦＳＢ）、ハイパートランスポート（ＨＴ）インターコネクト、インダストリースタンダードアーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、インフィニバンドインターコネクト、ローＰＩＮカウント（ＬＰＣ）バス、メモリバス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）バス、ＰＣＩエクスプレス（ＰＣＩｅ）バス、シリアルアドバンストテクノロジアタッチメント（ＳＡＴＡ）バス、ビデオエレクトロニクススタンダードアソシエーションローカルバス（ＶＬＢ）、もしくは別の適切なバス、またはこれらのバスの２つ以上の組み合わせを含み得る。バスは、必要に応じて、１つ以上のバスを含み得る。本開示は特定のバスについて説明及び図示するが、本開示は任意の適切なバスまたは相互接続を企図する。

【0062】

本明細書では、コンピューター可読非一時的記憶媒体は、必要に応じて、１つ以上の半導体ベースもしくは他のタイプの集積回路（ＩＣ）（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ））、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ハイブリッドハードドライブ（ＨＨＤ）、光ディスク、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピーディスケット、フロッピーディスクドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、セキュアデジタルカードもしくはドライブ、任意の他の適切なコンピューター可読非一時的記憶媒体、またはこれらの２つ以上の適切な組み合わせを含み得る。コンピューター可読非一時的記憶媒体は、必要に応じて、揮発性、不揮発性、または揮発性及び不揮発性の組み合わせであり得る。

【0063】

本明細書では、「または」は、特に明示的に示されない限り、または文脈上別段の指示がない限り、包括的であり、排他的ではない。したがって、本明細書では、「ＡまたはＢ」は、特に明示的に示されない限り、または文脈上別段の指示がない限り、「Ａ、Ｂ、または両方」を意味する。さらに、「及び」は、特に明示的に示されない限り、または文脈上別段の指示がない限り、結合及び複数の両方である。したがって、本明細書では、「Ａ及びＢ」は、特に明示的に示されない限り、または文脈上別段の指示がない限り、「Ａ及びＢ、共同して、または個別に」を意味する。

【0064】

本開示の範囲は、当業者が理解するであろう本明細書に説明または図示される例示的な実施形態に対する変更、置換、変形、変更、及び改変の全てを包含する。本開示の範囲は、本明細書に説明または図示される例示的な実施形態に限定されない。さらに、本開示は、特定のコンポーネント、要素、特徴、機能、動作、またはステップを含むものとして本明細書の各々の実施形態を説明及び図示するが、これらの実施形態のいずれも、当業者が理解するであろう本明細書のどこかに説明または図示されるコンポーネント、要素、特徴、機能、動作、またはステップのいずれかの任意の組み合わせまたは置換を含み得る。さらに、特定の機能を行うように適応する、配置され、可能である、構成される、有効になる、動作可能である、または作動する添付の特許請求の範囲における装置もしくはシステム、または装置もしくはシステムのコンポーネントへの言及は、その装置、システム、またはコンポーネントがそのように適応する、配置され、可能である、構成される、有効になる、動作可能である、または作動する限り、それまたはその特定の機能がアクティブ化される、オンになる、またはロック解除されるかどうかに関係なく、その装置、システム、コンポーネントを包含する。追加的に、本開示は特定の実施形態を特定の利点をもたらすものとして説明または図示するが、特定の実施形態はこれらの利点を全くもたらさない場合があり、これらの利点の一部または全てをもたらす場合もある。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】