如果一座城市的楼房、街道、汽车、人、树木、都可以被标记，并被转化为可量化的评分体系，那么人与空间的感知关系则会拥有更多可能。上周的数据侠实验室，DT君邀请到城室科技的CEO刘浏老师。他们基于人工智能的深度学习技术，将城市街景进行视觉感知评估，为我们认知城市提供了新的思考。
近年来，随着各地进行大规模基础设施改造、城镇综合整治等工程，建筑废弃物的数量已呈现激增态势。若随意堆放处理，既占用土地，又污染环境，还危害市民出行安全。如何科学、有效地对建筑废弃物进行监管，督促工地源头、消纳企业及运输车辆及时、规范处理建筑废弃物是相关执法部门当前急需解决的主要问题。
智能视频分析技术其本身是一项信息技术，为建筑施工质量安全管理提供了先进技术手段，通过安装在建筑施工作业现场的各类监控装置，构建智能监控和防范体系，就能有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对人员、机械、材料、环境的全方位实时监控，变被动“监督”为主动“监控”；真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理。将工地安全生产做到信息化管理。它聚焦工程施工现场，综合运用BIM技术、物联网、云计算、大数据、移动和智能设备等软硬件信息化技术，提高工地现场的生产效率、管理效率和决策能力等，实现工地的数字化、精细化、智慧化管理。
安全是建筑工地、煤矿、石化、矿山、冶金等行业的“天”字号大事，是建筑工地、煤矿、石化、矿山、冶金等行业永恒的主题，也是管理者管理工作的重中之重，要做好这些行业的安全管理工作，就要以求真务实的工作作风，最大限度的调动广大工人在工作过程中的积极性，不断加大安全管理工作力度，全面提升安全管理水平，从根本上杜绝不安全行为的发生。
城市白模数据是数字孪生城市重要的基础数据组成部分。不少做数字孪生的开发者经常因为没有建筑物数据而困惑，下面列觉了四种获取建筑物白模数据的方法。
大数据文摘出品 今年全球经济形势都不太好，各国政府好像都挺缺钱的。 税收，就成了重中之重。 在欧元区国家，如果你想改善你的房屋，做一些可以提高房产的价值的改造，例如增加一个阁楼或游泳池，那么政府增加房主缴纳的税收。 比如，一个30平方米的游泳池可能会让你每年多交200欧元的税，人们被要求申报这些类型的改造。 当然，因为这是需要主动申报的，所以很多人都瞒着不报，以避免支付更多的税。 现在情况有了变化。 为了抓到修自己房子但是逃税的人，法国税务的9个部门测试了一款新系统，从航拍照片中自动找到未申报的游泳池。 法
建筑工地视频监控系统本身是一项人工智能机器视觉算法，通过视频监控系统智能分析的手段为建筑工地施工质量安全管理提供了先进的建筑工地视频监控系统技术。视频监控智能分析系统通过安装在建筑施工作业现场的各大品牌的各类监控终端装置，构建智能监控和防范体系，有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，从根本流程管理和效率上颠覆了之前原有的传统施工现场管理模式，使施工企业的竞争力得到质的跨越。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》（详细引用信息见文末）论文复现的第一篇——论文解读，主要是介绍论文的大致逻辑，创新点和结论。
● ● 科技的进步将为我们这个物理世界叠加上多个虚拟世界，也将创造出横跨几万公里的一个共同在线的巨大数字空间，人类的生活将被无尽地拓展。
赛题以计算机视觉为背景，要求选手使用给定的航拍图像训练模型并完成地表建筑物识别任务。为更好的引导大家入门，我们为本赛题定制了学习方案和学习任务，具体包括语义分割的模型和具体的应用案例。在具体任务中我们将讲解具体工具和使用和完成任务的过程。
越来越多的商业和私人建筑在其设计和日常运营中都采用了智能技术。智能建筑为物业管理者带来了广泛的便利，但是允许建筑物和设备进行通信的物联网（IoT）技术也带来了各种安全问题。
2020年，利用连接传感器的物联网智能建筑解决方案将影响智能建筑供应商如何重新思考其业务模式，以充分利用这项技术。
据英国媒体报道，该国布里斯托尔一家刚刚建成的医院，最近引入一批名为“自动导航运载仪”(AGV)的机器人，主要负责把厨房为病人准备的食物，由厨房运至病人手上。这些机器人能自行进行准备工作，如运送冷冻的食
经济的飞速发展促进了建筑工程规模不断扩张，但由此引发的安全事故却呈现出逐年增加的趋势，不利于我国建筑工地行业的发展和稳定和谐社会的建立。由于安全事故的频繁发生导致企业的建设成本增加，为此，必须要有完善的建筑施工工地安全管理系统，减少建筑行业施工过程中的安全隐患，营造安全的施工环境。
机器之心发布 机器之心编辑部 本文从 AIGC 技术 -> 产品 -> 业务应用和价值实现环节探讨其发展路径，并以产业实例探讨 AIGC 如何才能在产业领域实现闭环和价值落地。 去年以来出现了 AIGC 热潮，引发了 AIGC 及其应用话题的爆发性增长，不少人感慨强人工智能的时代已经离我们不那么遥远了。但是在热潮的另一面，我们看到真正能落地的场景依然是凤毛麟角，目前比较成功的应用主要集中在个人消费领域，而 AIGC 在产业中的应用大多仍然处于探索阶段。 红杉资本在 22 年 9 月就对 AIGC 做出了以
从商业到工业设计，再到娱乐等一列领域，人工智能正在提供新的机遇。那么，土木工程和城市规划又会如何？机器学习和深度学习将如何帮助我们创建更安全、更具可持续、更具弹性的建筑环境。
智慧城管是新一代信息技术支撑、知识社会创新环境下的城市管理新模式，通过新一代信息技术支撑实现全面透彻感知、智能融合应用，推动以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的以人为本的可持续创新。智能视频分析是智慧城管的重要组成部分。
基于目前AR技术对课本上的知识进行转变，可以让用户更加直观简便的学习知识。 近日，在第三届中国“互联网+大学生创新创业大赛”上海赛区决赛上，同济大学建筑系研究生团队展示了他们的“魔法课本”项目，将AR技术和普通课本相结合，让科技与教育行业相结合，给予学生新的科技学习体验。 “魔法课本”基于一张可识别图片，该图片在通过手机扫描识别时，会计算出目标识别点。当手机摄像头与目标识别点相匹配时，我们的手机屏幕上就会有一个3D模型显示出来。 同济大学研究团队成员吕翰林表示，这款“魔法课本”的灵感来自于建筑学中的三维模型
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第二篇——下载和预处理建筑足迹数据集，主要是下载研究区域的建筑风格和建筑年代数据，然后提取163210条阿姆斯特丹的建筑足迹数据，用于后续获取街景图像。
当你去你朋友公司拜访时，走到大厦门口，智能大厦会说：“我知道你是来拜访38楼的朋友。我已经通知你的朋友，你到了。不过他告诉我，现在在开会，要我带你去另一个会议室先等等，请跟我来。一个自动的指南出现在我面前， 并根据我的照片进行个性化设置。“由于现在有公开活动，我们比平常忙了一些。为避免这种情况，并在您访问期间为您提供最佳的空气质量，我将带您通过位于东边的电梯参加会议。沿途您需要茶点吗？”
场景介绍：通过比对受灾地区前后的卫星影像，标注出守在建筑和判断地区受灾程度，帮助救援资源的合理调配。
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片、违规视频等信息发送给后台监管综合服务平台，后台管理人员可以能够第一时间获取违规图像，及时处理违规行为。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 10年前，乃至100年前，你长大的那条街道长什么样？ △大谷Spitzer 现在，除了用AI修复老影像资料，谷歌还发布了新的「时光旅行」方案。 就像这样，用3D视角，一览1890年到1970年曼哈顿切尔西区的建筑变化。 是不是有点历史更迭内味儿了？ 这样一台「时光机器」的引擎，是谷歌推出的基于浏览器的工具集rǝ（音return），主要由3部分组成： 一个众包平台。用户可以上传城市历史地图，将其与现实世界的坐标进行匹配，完成地理修正，并将其矢
How-AI-and-IoT-leverage-each-other-to-provide-value-in-construction-1536x944-1.jpg
工地车辆未冲洗识别抓拍系统主要是对施工工地的出入的车辆进行冲洗监管、冲洗识别、未冲洗告警。工地车辆未冲洗识别抓拍系统 由现场监控摄像头与后台系统构成。利用前端摄像头正对施工工地进出口对来往车辆实时分析识别清洗情况，将违规未清洗车辆，抓拍报警，并上传到系统后台。
目前，城市工程建设规模不断扩大，工艺流程纷繁复杂，如何做好现场施工监管、控制事故发生频率，一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点。利用现代科技，优化监控手段，实现实时的、全过程的、不间断的安全生产监管也成了建筑行业施工管理待考虑的问题。为规范施工现场管理，并借助互联网技术手段实现建筑业监督管理的信息化，强化监督执法部门的监管手段，提高政府宏观调控的科学性、动态性、准确性，构建智能化的工地安全生产监管与风险预控平台成为当前亟待解决的需求。
Facebook AI研究人员已经开发出一种方法来分析卫星图像，确定一个地区在遭遇火灾和洪水等自然灾害后，受到破坏的程度。在自然灾害发生后，该方法可以帮助应急人员识别受影响最严重的地区。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 拉燕 【新智元导读】从自动识别街牌、到自动删除诈骗信息，谷歌地图这个项目现在越发依赖于机器学习的工具。 遏制不良网络动态的未来，掌握在机器学习的手中。 在搜索业巨擘谷歌的手中，机器学习工具在2021年通过监管谷歌地图上的违规行为，得到了真正的锻炼。 谷歌地图团队表示：「我们的团队致力于让真人用户在地图上发布的内容尽量可靠，并基于现实世界的亲身体验。这项工作有助于保护企业免受欺凌和诈骗，并确保评论对用户有帮助。这个内容政策旨在防止我们的平台上出现误导性、虚假性和辱
机器之心报道 编辑：泽南、陈萍 把大兴土木的事交给无人机，让它们表演 3D 打印可好？ 我们经常可以看到蜜蜂、蚂蚁等各种动物忙碌地筑巢。经过自然选择，它们的工作效率高到叹为观止。 这些动物的分工合作能力已经「传给」了无人机，来自英国帝国理工学院的一项研究向我们展示了未来的方向，就像这样： 无人机 3D 打灰： 本周三，这一研究成果登上了《自然》封面。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04988-4 为了展示无人机的能力，研究人员使用泡沫
建筑、电力、矿山、石化、工地、冶金，无论那行那业，安全帽佩戴都是一个永恒的话题。人人都知道安全帽的重要性，可是在实际施工场地，总有一些人因为各种原因不愿意佩戴安全帽。总是抱着一种侥幸心理，认为我工作这么长时间都没有发生过意外，所以一定不会有危险发生，才导致施工场地应不佩戴安全帽发生的安全事故居高不下。
Geobuilding是一款GIS数据生产工具，可以制作点线面、无缝地理网格、矢量建筑物含高度GIS数据、城市漫游规划设计。支持对已有数据的修改标注。可导出geojson shapefile osm svg格式
智慧工地是智慧城市在工程建设领域行业内的应用，主要实施手段就是通过运用一种崭新的工程生命周期管理理念，包括互联网云计算、信息化、数字化技术的应用。
随着国家监管体系愈加完善，建筑市场愈加规范，安全、质量、环境等管理规范也更加细化深入，想要通过低水平的供应商提供低质廉价的建筑产品来争取市场份额和利润已经逐渐成为不可能。当前，供应商管理工作已经成为项目管理和供应链管理的重要构成部分，企业要在激烈的市场竞争中赢得先机，就必须在供应商管理上下真功夫，进行转型升级。在新时代，企业之间的差距将越拉越大，“不进则退、慢进亦退”将成为悬在企业头上的“达摩克利斯之剑”。
对于制造业来说，工人按要求穿戴安全衣物是至关重要的，在生产作业的过程中，规范穿戴安全衣物不仅能够帮助工人抵御一定的安全风险，而且有助于区分工人的工种，帮助更好的对现场进行管理。而违规着装极易增加安全隐患，并且引发现场安全事故和工程质量问题。
下载模型到本地 https://huggingface.co/csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum/tree/main
作者设计了一个实验，让学生们来对一个椅子的设计来判断它是不是属于抄袭，然后根据学生提交的问卷，训练神经网络来判断一个设计的抄袭与否。
本文66页干货来自西安建筑科技大学的郑晓伟博士及其团队成员，全面介绍了该团队在新数据环境下的城市规划实践，通过8个具体案例在8大领域展示了规划实践的应用体系： 1 结构优化类 基于网络开放数据的西安城市公共中心体系优化 2 职住平衡类 基于人口热力数据的西安中心城区职住关系研究 3 形态测度类 城市能耗数据与可持续低碳式城市形态关系探索 4 设施选址类 多源数据驱动下西安中心城区公共厕所布点选址 5 活力监测类 春节期间西安城市运行活力监测大数据评价分析 6 库存识别类 存量时代西安城市商业与居住建筑库存识
“三维”可能是最直接、最易于理解、最有需要的一个前期分析中的功能了，我们都希望从测绘CAD直接能看到三维空间——ArcGIS可以办到，不要看本篇文章很长，但是后面熟练起来，真的真的很快。
工地车辆未冲洗识别系统集成物联网的车辆未冲洗摄录信息内容系统，AI图象识别技术性、大数据技术等新技术。渣土车清洗检测系统识别即将离开施工工地的剩下车辆开展清理监管、清理识别和未清洗警报。前工业设备对当场进出口和车辆清理台开展实时监控系统系统，捕获和阻拦绕路未清理车辆，根据清理台未清洗车辆，具体清理实际效果未达到标准车辆，并把数据上传到云储存空间进行分析和处理。
场景描述：复建历史建筑与文物的工作常常需要历时数年，利用 3D 建模、卷积神经网络、对抗生成网络等人工智能技术，能够为重建、修复工作提供指导与参考建议。
ArcGIS Pro 近期更新了三个非常好的教程，每个都展示了 ArcGIS Pro 强大的地理信息系统（GIS）功能。下面是这些教程的介绍，它们不仅各具特色，还非常实用。
近日，微软在github上发布了最新的数据集，补充发布7.7亿个全球建筑物图斑。小助手立马去看了下，建筑矢量是从Bing Maps上提取的，下面一起看看数据情况。文末有数据下载链接。
监控视频智能分析软件为建筑施工质量安全管理提供了先进技术手段，通过安装在建筑施工作业现场的各类监控装置，构建智能监控和防范体系，有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对人员、机械、材料、环境的全方位实时监控，变被动“监督”为主动“监控”。
人工智能(AI)可以加快在大规模洪涝气象灾害下识别被淹没建筑物的过程，使紧急救援人员能够有效地指挥救助。目前，来自日本东北大学（Tohoku University）的一个研究小组开发了一个机器学习（ML）模型，该模型主要使用新闻媒体照片，在灾难发生后24小时内实现被淹没的建筑物的准确识别。
最近体验了一个傻瓜式的AI识别工具，框选一个范围后就可以自动给你生成所选区域的建筑轮廓、道路、森林等数据，操作非常简单。
该数据集包括美国 50 个州 124,885,597 个计算机生成的建筑物覆盖区，并且该数据可以免费下载和使用。
服务机器人是机器人家族中的一个年轻成员，可以分为专业领域服务机器人和个人/家庭服务机器人，相对于工业机器人来说，服务机器人在国内发展阻力更小，一方面是因为服务机器人在国内外差距较小，由于服务机器人往往要针对特定市场进行开发，可以发挥中国本土公司与行业紧密结合的优势，从而在与国外竞争中占据优势地位；同时，国外服务机器人也属于新兴行业，据了解，目前比较大的服务机器人公司产业化历史也多在5-10年，大部分机器人公司仍处于前期研发阶段，这也在时间上客观给予中国公司缩小差距的机会。 另一方面是因为服务机器人更靠近消费
不同于以往通过心理诱骗暗示或欺诈手段社会工程学举例，本次为大家介绍一种特殊的结合刑侦推理及利用技术手段实现的社会工程学实例，可以把它归类为特殊层面的信息收集手段——通过照片确定发拍照人所在的位置，这种社工手段严格来说也算定位技术。
近年来，随着人工智能技术的发展，人们的生活被越来越多的人工智能软硬件所包围，比如家中的各类智能家居硬件、手机中的聊天机器人、出门乘坐的自动驾驶汽车等等。可以说，人工智能技术正在渐渐改变人类的生活方式和行为习惯。 目前，在搜索领域，语音识别技术可谓是重点关注对象，这年头，没有语音识别的搜索引擎都不好意思说自己是搜索引擎。而就在最近，又有人表示，未来的搜索将依靠计算机视觉，不同于现在搜索引擎的以图搜图，在极致状态，人们只需通过将摄像头对准建筑物等，直接在手机上反馈出该建筑物的信息，以及内部相关餐饮娱乐信息等等。
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