Measurement of construction projects AI
I am looking for a freelancer to create an artificial intelligence-based application that automatically:
recognizes elements of construction drawings (walls, rooms, doors, windows, basic symbols),
determines the scale and measures elements in the project (m² of walls, plaster, carpentry, flooring, quantity of m3 of columns, etc.)
creates a quantity report (bill of quantities),
For more information, please contact me privately
I expect:
a stable web application (PL),
accuracy of the bill of quantities
an intuitive interface (upload → analysis → export),
Preferred technologies: Python (FastAPI), AI (YOLO/U-Net), OCR (Tesseract), ezdxf/PyMuPDF, frontend React/Next.js.
PROJECT SPECIFICATION
1) Purpose and scope of the project
Purpose: To build an AI-based web application that automatically performs measurements from project documentation (architecture, construction, installations/industries, pzt), combines drawings into a whole, identifies elements (e.g., walls, windows, doors, plasters, structural and installation elements), and then presents a complete measurement in tables with the possibility of visual verification (2D/3D) and pricing.
To start:
- Support for vector files: *.dwg, *.pdf (vector)
- Scope of industries: architecture, construction, installations (HVAC, plumbing, electrical), pzt
- Functions: automatic combining of documentation – for application needs, recognition of elements and measurements, visualization, manual correction option, adding prices and creating preliminary estimates
2) Main product assumptions
- Uploading: the user uploads a package of DWG/PDF files – vector files (plans, sections, elevations, descriptions, legends; possible backgrounds and XREFs).
- Automatic processing: the system parses files, normalizes layers, units, and scales, combines and fuses drawings into a coherent reference model.
- AI recognizes elements: recognizes all elements in the projects
- Measurement: calculates quantities according to measurement rules (lengths, areas, volumes, pieces); takes into account openings, thicknesses, layers – measurements according to global rules
- Verification: tabular result + 2D/3D preview with highlighting of counted elements; "compare/explain" mode for ambiguities (conflicts between sheets, missing dimensions, inconsistent scales).
- Manual correction: editable classifications and geometry (drawing/editing polylines/openings), acceptance/rejection of elements.
- Prices and estimates: attaching price items and rates (unit price, markups, VAT), export CSV/XLSX/BC3/PDF.
- Audit and versioning: change history, comparison of measurements, differences between versions of documentation
3) User flow
- New project → name, investor, location, default units and currencies
- File upload → drag&drop, consistency check
- Processing → parsing, normalization, fusion, AI classification, measurement.
- Review → tables + 2D/3D view; ambiguity panel; filters (industry, floor, layer, type).
- Correction → geometry editor, change class, combine/split elements, acceptance.
- Prices → assignment of items, rates, markups.
- Export/report → XLSX/CSV/BC3, PDF summaries, ambiguity report.
5) Functional requirements (detailed)
5.1 Import and validation of files
- Support: vector files: DWG, DXF (optional), vector PDF
- Automatic detection of scale: from viewports (DWG), from title block (OCR), from markings (e.g., 1:100), from dimensions (DIMSTYLE / recognition of dimension text).
- Normalization of units (mm/m) and reference system (translations, rotations, local systems, UCS).
- Detection of deficiencies and errors
5.2 Fusion of documentation (combining into a whole)
- Grouping of sheets: floors, sections, elevations, industries.
- Registration and alignment of plans/sections (matching axis markers, grids, levels; total 2D/3D transformation).
- Combining architecture with construction
5.3 Recognition of elements (AI + rules)
Requirement: Recognition of elements cannot rely solely on layer names. Layer names are treated only as low-weight auxiliary signals.
Implementation rules:
- Classification decisions are primarily based on geometry and topology – based on machine learning
- In case of conflicting information: priority: DIM/dimensions > unambiguous textual description > legend/diagram > geometric features > layer name.
- The system must operate with any/non-standard layer naming (different languages, abbreviations, lack of standards). For testing, complete anonymization of layer names is possible.
- The AI/rules component should allow disabling the influence of layers (feature flag) – the result must still be correct.
5.4 Measurement - measurement based on accepted rules and recognition of elements
5.5 Verification and editing
- View 2D (plan, section) and 3D (simple extruded model) with highlighting of counted elements.
- Check mode: click on an element → measurement details + sources (sheets, descriptions), tolerance/uncertainty.
- Editing tools: drawing/editing polylines, moving/scaling, changing class, combining/splitting.
- List of ambiguities: questions to the user, proposed solutions, acceptance/rejection.
5.6 Prices and estimates
- Price dictionaries/items: global item database (for the system) and local for the user – the user can change the local price)
- Mapping: element type → formula → price item.
- Formulas: price = quantity × rate ± markups (labor, materials, equipment, profit, overhead, VAT).
- Versioning of price lists, currencies, price indexing (inflation).
- Export: XLSX/ (Estimate), PDF summaries.
5.7 Exports and integrations
- XLSX/CSV/BC3, PDF reports (screenshots of visualizations + tables).
6) Non-functional requirements
- Measurement accuracy: geometric error ≤ ±2 mm at correct scales;
- Performance: project up to 200 sheets/2 GB – full processing ≤ 20 min; plan for preview ≤ 3 s.
- Scalability: horizontal (task queues), storage for files up to 10 GB/project.
- Security: GDPR, encryption at-rest and in-transit, IAM, audit log, WAF, backups.
- Reliability: processing SLO 99.5%/month; retry/compensations, versioning of models.
8) Processing pipeline (technical steps)
- Upload & validation → AV scan, metadata extraction, XREF detection.
- Parsing:
- DWG/DXF: reading layers, block references, geometry, DIMSTYLE, viewport scale, Model/Paper Space.
- PDF (vector): paths, polylines, texts (TrueType), layers; OCR only for vector texts as a fallback.
- Normalization of scale and units: from viewports and titles; automatic matching; flags in case of conflicts.
- Registration of sheets: matching axes/grids/markers (ICP/feature matching on vectors), 2D/3D transformations.
- Extraction of semantic objects:
- Layer rules (e.g., A-WALL, K-…); name templates; dictionary classification.
- AI on vector graph: polylines → walls (parallel lines), hatch → fills/floors, blocks → equipment.
- Texts and legends → parsing parameters (thicknesses, materials, types, room numbers).
- Fusion: conflict resolution (arch vs const), hierarchy of reliability (DIM > description > legend > layer), tracking data provenance.
- Measurement: rules, units, deductions for openings, aggregations by floors/rooms.
- Detection of ambiguities: missing parameters, inconsistent scales, conflicting thicknesses – generating questions.
- Visualization: generation of backgrounds, overlay of objects, simplified 3D (extrusion according to floor height).
- Estimates: mapping element→item, formulas, markups, export.
9) AI model and learning
- Representation: vector graph (nodes: geometry vertices and blocks; edges: segments/polylines; attributes: layer, type, line style, nearby texts), additionally rasterization for contextual features.
- Architecture: Graph Neural Network (GAT/GraphSAGE) + Transformer on sequences of vectors; late fusion with CAD rules and heuristics.
- Training data: anchored in real DWG (semi-automatic annotation) + synthetic drawing generators; active learning from user interaction (feedback in UI).
- OCR/NLP: recognition of descriptions, tables, legends; normalization of units (mm/m), parsing expressions (e.g., “wall 24 cm, gypsum plaster 1.5 cm”).
- Metrics: mAP/F1 for classes, MAE/SMAPE for quantities, processing time.
- MLOps: model registry, dataset versioning, validations, A/B in the background per project.
10) Measurement rules – details (configurable examples)
- Walls:
- Length from the wall axis; Height: from sections / default from the floor; Thickness: from description/layer.
- Plaster area = 2 × (length × height) – deductions for openings > t_deduction; threshold rules (e.g., do not deduct < 0.5 m²).
- Openings: Width, height from dimensions/markings; number of pieces; area in light.
- Ceilings/slabs: Area from the contour; volume = area × thickness; perimeter (formwork).
- Stairs: Number of runs, area of steps (anti-slip), risers (mb), railings (mb).
- Floors/coverings: Net area after deductions; skirting boards (mb along walls).
- Installations: Lengths of routes along the axis; fittings – detection rules from blocks/symbol dictionary.
Each rule has: quantity definition, data sources, formula, tolerance and priority.
11) UI/UX – key screens
- Project dashboard: processing statuses, latest measurements.
- Documentation review: list of sheets (thumbnails), layers, filters.
- Verification view: 2D/3D canvas with overlay; color legends for classes; element detail panel.
- Measurement table: grouping by industry/floor/room/type; in-line edit; change tracking.
- Ambiguity panel: questions, proposed solutions, acceptance.
- Price lists and mapping: overview of items, formulas, preview of cost impact.
- Exports: range and format selection wizard.
SPECYFIKACJA ZLECENIA
1) Cel i zakres projektu
Cel: Zbudowanie aplikacji webowej opartej na AI, która automatycznie wykonuje obmiar z dokumentacji projektowej (architektura, konstrukcja, instalacje/branże, pzt), łączy rysunki w całość, identyfikuje elementy (np. ściany, okna, drzwi, tynki, elementy konstrukcyjne i instalacyjne), a następnie prezentuje kompletny obmiar w tabelach z możliwością wizualnej weryfikacji (2D/3D) i wyceną.
Na start:
- Obsługa plików wektorowych: *.dwg, *.pdf (wektorowy)
- Zakres branż: architektura, konstrukcja, instalacje (HVAC, wod-kan, elektryka), pzt
- Funkcje: automatyczne łączenie dokumentacji – na potrzeby aplikacji, rozpoznanie elementów i obmiar, wizualizacja, możliwość ręcznej korekty, dodawanie cen i tworzenie kosztorysu wstępnego
2) Główne założenia produktowe
- Wgrywanie: użytkownik wrzuca paczkę plików DWG/PDF – pliki wektorowe (rzuty, przekroje, elewacje, opisy, legendy; możliwe podkłady i XREFy).
- Automatyczne przetwarzanie: system parsuje pliki, normalizuje warstwy, jednostki i skale, łączenie i fuzja rysunków w spójny model referencyjny.
- AI rozpoznaje elementy: rozpoznaje wszystkie elmenty na projektach
- Obmiar: wylicza ilości wg reguł pomiarowych (długości, powierzchnie, objętości, sztuki); uwzględnia otwory, grubości, warstwy – obmiary według reguł globalnych
- Weryfikacja: tabelaryczny wynik + podgląd 2D/3D z podświetleniem policzonych elementów; tryb "porównaj/wyjaśnij" niejasności (konflikty między arkuszami, brak wymiarów, niespójne skale).
- Korekta ręczna: edytowalne klasyfikacje i geometrii (rysowanie/edycja polilinii/otworów), akceptacja/odrzucanie elementów.
- Ceny i kosztorys: przypinanie pozycji cenowych i stawek (cena jednostkowa, narzuty, VAT), eksport CSV/XLSX/BC3/PDF.
- Audyt i wersjonowanie: historia zmian, porównanie obmiarów, różnice między wersjami dokumentacji
3) Przepływ użytkownika
- Nowy projekt → nazwa, inwestor, lokalizacja, domyślne jednostki i waluty
- Wgrywanie plików → drag&drop, kontrola spójności
- Przetwarzanie → parsing, normalizacja, fuzja, AI klasyfikacja, obmiar.
- Przegląd → tabele + widok 2D/3D; panel niejasności; filtry (branża, kondygnacja, warstwa, typ).
- Korekta → edytor geometrii, zmiana klasy, łączenie/dzielenie elementów, akceptacja.
- Ceny → przypisanie pozycji, stawki, narzuty.
- Eksport/raport → XLSX/CSV/BC3, PDF zestawienia, raport niejasności.
5) Wymagania funkcjonalne (szczegółowe)
5.1 Import i walidacja plików
- Obsługa: pliki wektorowe: DWG, DXF (opcjonalnie), wektorowy PDF
- Automatyczne wykrycie skali: z viewportów (DWG), z tytułowej ramki (OCR), z oznaczeń (np. 1:100), z wymiarów (DIMSTYLE / rozpoznanie tekstu wymiarowego).
- Normalizacja jednostek (mm/m) i układu odniesienia (przesunięcia, rotacje, układy lokalne, UCS).
- Wykrycie braków i błędów
5.2 Fuzja dokumentacji (łączenie w całość)
- Grupowanie arkuszy: kondygnacje, przekroje, elewacje, branże.
- Rejestrowanie i wyrównanie rzutów/sekcji (dopasowanie znaczników osi, siatki, poziomów; łączna transformacja 2D/3D).
- Łączenie architektury z konstrukcją
5.3 Rozpoznanie elementów (AI + reguły)
Wymóg: Rozpoznanie elementów nie może opierać się wyłącznie na nazwach warstw. Nazwy warstw traktujemy wyłącznie jako sygnał pomocniczy o niskiej wadze.
Zasady implementacyjne:
- Decyzje klasyfikacyjne bazują przede wszystkim na geometrii i topologii – na podstawie uczenia maszynowego
- W przypadku sprzeczności informacji: priorytet: DIM/wymiary > jednoznaczny opis tekstowy > legenda/schemat > cechy geometryczne > nazwa warstwy.
- System musi działać przy dowolnym/niestandardowym nazewnictwie warstw (różne języki, skróty, brak standardu). Dla testów możliwa jest całkowita anonimizacja nazw warstw.
- Komponent AI/reguł powinien umożliwiać wyłączenie wpływu warstw (feature flag) – wynik nadal musi być poprawny.
5.4 Obmiar - obmiar na podstawie przyjętych reguł i rozpoznania elementów
5.5 Weryfikacja i edycja
- Widok 2D (rzut, przekrój) i 3D (prosty ekstrudowany model) z podświetleniem policzonych elementów.
- Tryb sprawdzania: kliknięcie elementu → szczegóły obmiaru + źródła (arkusze, opisy), tolerancja/niepewność.
- Narzędzia edycji: rysowanie/edycja polilinii, przesuwanie/skalowanie, zmiana klasy, łączenie/dzielenie.
- Lista niejasności: pytania do użytkownika, proponowane rozwiązania, akceptacja/odrzucenie.
5.6 Ceny i kosztorys
- Słowniki cen/pozycje: baza pozycji- globalna ( dla systemu i lokalna dla użytkownika – użytkownik może zmienić lokalną cenę)
- Mapowanie: typ elementu → formuła → pozycja cenowa.
- Formuły: cena = ilość × stawka ± narzuty (robocizna, materiał, sprzęt, zysk, koszty ogólne, VAT).
- Wersjonowanie cenników, waluty, indeksacja cen (inflacja).
- Eksport: XLSX/ (Kosztorys), PDF zestawienia.
5.7 Eksporty i integracje
- XLSX/CSV/BC3, PDF raporty (zrzuty ekranu wizualizacji + tabele).
6) Wymagania niefunkcjonalne
- Dokładność obmiaru: błąd geometryczny ≤ ±2 mm przy poprawnych skalach;
- Wydajność: projekt do 200 arkuszy/2 GB – pełne przetwarzanie ≤ 20 min; rzut do podglądu ≤ 3 s.
- Skalowalność: pozioma (kolejki zadań), storage na pliki do 10 GB/projekt.
- Bezpieczeństwo: RODO/GDPR, szyfrowanie at-rest i in-transit, IAM, audit log, WAF, backupy.
- Niezawodność: SLO przetwarzania 99.5%/msc; retry/kompensacje, wersjonowanie modeli.
8) Pipeline przetwarzania (kroki techniczne)
- Upload & walidacja → AV scan, ekstrakcja metadanych, wykrycie XREF.
- Parsing:
- DWG/DXF: odczyt warstw, block references, geometrii, DIMSTYLE, viewport scale, Model/Paper Space.
- PDF (wektor): ścieżki, polilinie, teksty (TrueType), warstwy; OCR tylko dla tekstów wektorowych jako fallback.
- Normalizacja skali i jednostek: z viewportów i tytułów; automatyczne dopasowanie; flagi w razie konfliktów.
- Rejestracja arkuszy: dopasowanie osi/siatek/znaczników (ICP/feature matching na wektorach), transformacje 2D/3D.
- Ekstrakcja obiektów semantycznych:
- Reguły warstw (np. A-WALL, K-…); szablony nazw; klasyfikacja słownikowa.
- AI na grafie wektorowym: polilinie → ściany (równoległe linie), hatch → wypełnienia/posadzki, bloki → wyposażenie.
- Teksty i legendy → parsowanie parametrów (grubości, materiały, typy, numery pomieszczeń).
- Fuzja: konflikt resolution (arch vs const), hierarchia wiarygodności (DIM > opis > legenda > warstwa), śledzenie pochodzenia danych (provenance).
- Obmiar: reguły, jednostki, odjęcia otworów, agregacje po kondygnacjach/pomieszczeniach.
- Detekcja niejasności: brakujące parametry, niespójne skale, sprzeczne grubości – generowanie pytań.
- Wizualizacja: generacja podkładów, overlay obiektów, uproszczony 3D (ekstruzja wg wysokości kondygnacji).
- Kosztorys: mapowanie element→pozycja, formuły, narzuty, eksport.
9) Model AI i uczenie
- Reprezentacja: graf wektorowy (węzły: wierzchołki geometrii i bloki; krawędzie: segmenty/polilinie; atrybuty: layer, typ, styl linii, teksty pobliskie), dodatkowo rasteryzacja poglądowa dla cech kontekstowych.
- Architektura: Graph Neural Network (GAT/GraphSAGE) + Transformer na sekwencjach wektorów; late fusion z regułami i heurystykami CAD.
- Dane treningowe: zakotwiczenie w rzeczywistych DWG (anotacja półautomatyczna) + syntetyczne generatory rysunków; aktywne uczenie z interakcji użytkownika (feedback w UI).
- OCR/NLP: rozpoznanie opisów, tabel, legend; normalizacja jednostek (mm/m), parsowanie wyrażeń (np. „ściana 24 cm, tynk gipsowy 1,5 cm”).
- Metryki: mAP/F1 dla klas, MAE/SMAPE dla ilości, czas przetwarzania.
- MLOps: rejestr modeli, wersjonowanie datasetów, walidacje, A/B w tle per projekt.
10) Reguły obmiaru – szczegół (przykłady konfigurowalne)
- Ściany:
- Długość z osi ściany; Wysokość: z przekrojów / domyślna z kondygnacji; Grubość: z opisu/warstwy.
- Pow. tynku = 2 × (dł. × wys.) – odjęcia otworów > t_odjęcia; reguły progów (np. nie odejmujemy < 0,5 m²).
- Otwory: Szer., wys. z wymiarów/oznaczeń; liczba szt.; pow. w świetle.
- Stropy/płyty: Pow. z konturu; objętość = pow. × grubość; obwód (deskowanie).
- Schody: Ilość biegu, pow. stopni (antypoślizgi), policzki (mb), balustrady (mb).
- Posadzki/okładziny: Pow. netto po odjęciach; cokoły (mb wzdłuż ścian).
- Instalacje: Długości tras po osi; fitingi – reguły detekcji z bloków/słownika symboli.
Każda reguła ma: definicję ilości, źródła danych, formułę, tolerancję i priorytet.
11) UI/UX – kluczowe ekrany
- Dashboard projektów: statusy przetwarzania, ostatnie obmiary.
- Przegląd dokumentacji: lista arkuszy (miniatury), warstwy, filtry.
- Widok weryfikacji: płótno 2D/3D z nakładką; legendy kolorów dla klas; panel szczegółów elementu.
- Tabela obmiaru: grupowanie po branży/kondygnacji/pomieszczeniu/typie; in-line edit; śledzenie zmian.
- Panel niejasności: pytania, propozycje rozwiązań, akceptacja.
- Cenniki i mapowanie: przegląd pozycji, formuły, podgląd wpływu na koszt.
- Eksporty: kreator wyboru zakresu i formatu.
-
14 days3455 USD
78 14 days3455 USDGood day!
I am interested in your project.
We can implement it.
Executor: Senior Full Stack Dev 10 years exp + Web3/AI
Specialist in AI / Machine Learning, experience (Tesseract, YOLO / Transformer)
We will prepare a commercial proposal for potential collaboration.
-
30 days3189 USD
1239 8 0 30 days3189 USDHello!
I am interested in your project - I have relevant experience and am ready to take on the task. I work quickly, responsibly, and with attention to detail.
🔹 A little about me: I have over 3 years of experience in development.
I have experience in .NET Core, C#, ASP.NET MVC, Web API, JavaScript/CSS/HTML, React.js, Next.js, MS SQL, Git.
🔹 I am ready: to start immediately, agree on the deadline and budget, make adjustments if needed.
-
30 days3136 USD
1117 4 0 30 days3136 USDHello!
I can create a stable web application that reads construction drawings, detects walls, rooms, doors, windows, basic symbols, calculates scale, measures key areas and volumes, and generates a clear quantitative summary. The flow of information will be simple and direct. You upload the plan, the application analyzes it, and you export clear results.
I work fluently with Python and FastAPI in the backend, React with Next.js in the frontend, and AI models such as YOLO or U Net for object detection. I use Tesseract for text and dimensions. For handling vectors and PDF files, I use ezdxf and PyMuPDF. Accuracy matters, so I will add a short calibration step for scale and unit verification before confirming any values.
My unique idea is a quantity tracking mode. Each line in the report refers back to highlighted areas on the drawing using a confidence map, allowing you to see exactly what was measured and why. This builds trust and facilitates quick fixes if a symbol is atypical.
You will receive clean export files in XLSX, CSV, and PDF formats, as well as a small audit log that records the model version and thresholds used for each run. If needed, the interface will remain quiet and clear in Polish. You can see how I treat my craft here: https://storyai.cc and https://oscarstories.com
…
Thank you!
-
45 days3415 USD
421 45 days3415 USDHello Lukasz,
I am highly confident, that I can build an AI web app, that can automatically extracts quantities from construction drawings with pixel-perfect accuracy using computer vision. In my solution, I will streamline your estimating process from upload to export ready reports. I am using python, as my web stack, hence I think, that I will meet your requirements fully.
Kindly inbox
Also, kindly help me understand, your preferred form of pricing. I will use my fixed price rate, in the cost section.
Current freelance projects in the category AI & Machine Learning
Need a developer to create an automated AI service for generating numerology reports.
178 USD
I'm looking for a developer who can implement a turnkey automated service for generating personal numerology reports. A product concept, calculation formulas, texts, knowledge base, landing page design, and PDF report design are ready. It is necessary to combine all this into… AI & Machine Learning, Web Programming ∙ 2 hours 24 minutes back ∙ 41 proposals |
Need an AI photoshoot for a dating site and social media (10 photos)Need an AI photoshoot for a dating site and social media (10 photos) Looking for a specialist in AI generation, retouching, and photo montage to create a realistic photoshoot based on my photographs. What needs to be done: Create 10 high-quality and as realistic as possible… AI Art, AI & Machine Learning ∙ 12 hours 15 minutes back ∙ 22 proposals |
Pocket Option trading bot
71 USD
I need a bot and your expertise who has already been able to create a similar bot when the bets are correct, they are read from Pocket Option I am interested in Brent Oil I do not need a beginner or someone who will just write code for the sake of it I need someone who knows… AI & Machine Learning, Bot Development ∙ 12 hours 50 minutes back ∙ 11 proposals |
AI Commenting Platform for TikTok and Instagram.Project Goal Develop a system that allows managing a large number of TikTok and Instagram accounts and automatically posting relevant comments under selected videos using AI. Main Functionality1. Account Management It is necessary to implement the ability to connect accounts:… AI & Machine Learning, Python ∙ 19 hours 31 minutes back ∙ 14 proposals |
AI agent for searching and analyzing a dataset of documents in the decisions register1. Context and Problem Target user: a specialist working with a large array of text documents and making decisions based on precedents. Essence of the problem: working with an open document registry takes excessively much time: search requires manual selection of keywords and… AI & Machine Learning ∙ 1 day back ∙ 26 proposals |