Ziermann, David

Official Name
Ziermann, David
Main Affiliation
Akademische Titel
Ing. DI, BSc
Email
david.ziermann@forschung-burgenland.at
Status
staff

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    Item type:Publication,
    DEEP NEURAL NETWORKS FOR OBJECT-DETECTION AND INSTANCE SEGMENTATION OF MECHANICAL, ELECTRICAL AND PLUMBING COMPONENTS: TRANSFER LEARNING ON RADIATORS AS AN EXAMPLE
    (European Council for Computing in Construction, 2025-01-01)
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    Partl R.
    Cost estimation and as-built documentation on construction sites require extensive manual work. Combining LiDAR with computer vision offers an effective solution for 5D BIM applications. Therefore, two deep neural networks are trained on a database of over 1000 images of radiators, as example of MEP components. Transfer learning has been applied on SOLOv2 for instance segmentation and on YOLOx for object detection. Given the variety of the image database, the generated models achieve satisfying performance, suitable for the intended applications. The developed models will be used in a scan-to-BIM workflow, enabling the semi-automatic capture of as-built information.
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    Item type:Publication,
    Umsetzung der Richtlinie 2018/844/EU – Hohe Anforderungen an die Gebäudeautomation
    (Leykam, 2021)
    Mit der Verabschiedung der Richtlinien 2018/844 durch die EU Kommission, kommt vor allem der Gebäudeautomatisierung und der elektronischen Überwachung eines Gebäudes eine tragende Rolle zu. Diese Systeme müssen in der Lage sein, den Energieverbrauch kontinuierlich zu überwachen und zu protokollieren, Benchmarks in Bezug auf die Energieeffizienz des Gebäudes aufzustellen, Effizienzverluste zu erkennen und zuständige Personen zu informieren. Im Zuge der Masterarbeit des angeführten Autors (Ziermann 2020) wurde die Umsetzung der EU-Richtlinie 2018/844 hinsichtlich deren Anforderungen an die Gebäudeautomation am Beispiel des Living-Lab Energetikum analysiert und angewandt. Dieser Artikel soll die Erkenntnisse und Ergebnisse widerspiegeln. Das Living-Lab Energetikum ist aufgrund seiner modernen Forschungs- und Messinfrastruktur prädestiniert dafür, als Referenzobjekt verwendet zu werden. Nach einer Bewertung der gebäudetechnischen Anlagen und auf Basis detaillierter Analysen und Untersuchungen, wurde ein Konzept zur Umsetzung der EU-Richtlinie 2018/844 in Nichtwohngebäuden erarbeitet. Dazu gehörte auch die Erstellung eines Messkonzeptes, die Definition von Anforderungen an die Gebäudeleittechnik und die Ableitung von Strategien für einen optimalen Betrieb unter Miteinbeziehung von cloudbasierten GLT Systemen.
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