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 days3439 USD
78 14 days3439 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 days3174 USD
1239 8 0 30 days3174 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 days3122 USD
1117 4 0 30 days3122 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 days3399 USD
421 45 days3399 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
Create an AI video clip
45 USD
Generate a video clip from the rendering of a building using the object photo according to the reference and with a stunning scenario. There is a developed test prompt that needs to be refined. Possible neural networks for generation: King AI, Runway, Luma, Google AI Pro, Google… AI & Machine Learning ∙ 2 hours 30 minutes back ∙ 4 proposals |
AI Automation Engineer
22 USD
Need an AI Automation Engineer, a specialist for creating a system for active client search and smart outreach (not a regular chatbot-autoresponder) for a B2B project Data collection: automatic parsing of contacts from "blind" databases by name. Smart mailing: integration… AI & Machine Learning, Embedded Systems & Microcontrollers ∙ 4 hours 48 minutes back ∙ 4 proposals |
Development of a high-load system with fine-tuning of LLM modelsDevelopment of a high-load system with fine-tuning of LLM models for an online service of multimodal product search by photo and text query simultaneously integrated into messengers through a personal agent-assistant. AI & Machine Learning ∙ 13 hours 53 minutes back ∙ 13 proposals |
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 ∙ 16 hours 43 minutes back ∙ 68 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 ∙ 1 day 2 hours back ∙ 28 proposals |