Obmiarowanie projektów budowlanych AI
Poszukuję freelancera do stworzenia aplikacji opartej na sztucznej inteligencji, która po wgraniu pliku projektowego (PDF wektorowy, DXF) automatycznie:
rozpoznaje elementy rysunku budowlanego (ściany, pomieszczenia, drzwi, okna, podstawowe symbole),
ustala skalę i zoobmiaruje elementu na projekcie (m² ścian, tynków, stolarka, posadzki ilość m3 słupów itp.)
tworzy zestawienie ilościowe (przedmiar),
Po więcej informacji zapraszam prywatnie
Oczekuję:
stabilnej aplikacji webowej (PL),
dokładności przedmiaru
intuicyjnego interfejsu (upload → analiza → eksport),
Technologie preferowane: Python (FastAPI), AI (YOLO/U-Net), OCR (Tesseract), ezdxf/PyMuPDF, frontend React/Next.js.
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 dni13 000 PLN
78 14 dni13 000 PLNDzień dobry!
Zainteresował nasz projekt.
Możemy go zrealizować.
Wykonawca: Senior Full Stack Dev 10 lat doświadczenia + Web3/AI
Specjalista AI / Machine Learning, doświadczenie (Tesseract, YOLO / Transformer)
Przygotujemy ofertę handlową dla potencjalnej współpracy.
-
30 dni12 000 PLN
1239 8 0 30 dni12 000 PLNCześć!
Zainteresował mnie Twój projekt — mam odpowiednie doświadczenie i jestem gotowa podjąć się realizacji. Pracuję szybko, odpowiedzialnie i z uwagą na szczegóły.
🔹 Krótko o mnie: mam ponad 3 lata doświadczenia w programowaniu.
Mam doświadczenie w .NET Core, C#, ASP.NET MVC, Web API, JavaScript/CSS/HTML, React.js, Next.js, MS SQL, Git.
🔹 Jestem gotowa: zacząć od razu, ustalić termin i budżet, wprowadzić poprawki w razie potrzeby.
-
30 dni11 800 PLN
1117 4 0 30 dni11 800 PLNCześć!
Mogę stworzyć stabilną aplikację internetową, która odczytuje rysunki konstrukcyjne, wykrywa ściany, pomieszczenia, drzwi, okna, podstawowe symbole, oblicza skalę, mierzy kluczowe powierzchnie i objętości oraz generuje przejrzyste zestawienie ilościowe. Przepływ informacji będzie prosty i bezpośredni. Przesyłasz plan, aplikacja go analizuje, a Ty eksportujesz przejrzyste wyniki.
Pracuję swobodnie z Pythonem i FastAPI w backendzie, React z Next.js w frontendzie oraz modelami AI, takimi jak YOLO lub U Net, do wykrywania obiektów. Do tekstu i wymiarów używam Tesseracta. Do obsługi wektorów i plików PDF używam ezdxf i PyMuPDF. Dokładność ma znaczenie, dlatego dodam krótki krok kalibracji skali i sprawdzenie jednostek przed potwierdzeniem jakichkolwiek wartości.
Moim wyjątkowym pomysłem jest tryb śledzenia ilości. Każda linia w raporcie odsyła do wyróżnionych obszarów na rysunku za pomocą mapy ufności, dzięki czemu można dokładnie zobaczyć, co zostało zmierzone i dlaczego. Buduje to zaufanie i ułatwia szybkie poprawki, jeśli symbol jest nietypowy.
Otrzymasz czyste pliki eksportowe do XLSX, CSV i PDF, a także mały dziennik audytu, który rejestruje wersję modelu i progi użyte dla każdego przebiegu. W razie potrzeby interfejs pozostanie cichy i przejrzysty w języku polskim. Możesz zobaczyć, jak traktuję rzemiosło, tutaj: https://storyai.cc i https://oscarstories.com
…
Dziękuję!
-
45 dni12 850 PLN
421 45 dni12 850 PLNCześć Lukasz,
Jestem bardzo pewny, że mogę zbudować aplikację internetową AI, która automatycznie wyodrębnia ilości z rysunków budowlanych z dokładnością do pikseli, wykorzystując wizję komputerową. W moim rozwiązaniu uproszczę Twój proces szacowania od przesyłania do gotowych raportów eksportowych. Używam Pythona jako mojego stosu webowego, dlatego myślę, że w pełni spełnię Twoje wymagania.
Proszę o wiadomość
Również, proszę pomóż mi zrozumieć, preferowaną przez Ciebie formę wyceny. Użyję mojej stałej stawki w sekcji kosztów.
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii AI i uczenie maszynowe
Konsultacja dotycząca stworzenia agenta AI w celu przyspieszenia rozwiązywania rutynowych zadań - 60 minut
58 PLN
Konsultacja dotycząca stworzenia agenta AI w celu przyspieszenia rozwiązywania rutynowych zadań. Stworzyłem agenta do automatycznego wypełniania umowy - to proste, jednak są bardziej skomplikowane zadania, które chciałbym również przekazać agentom GPT i jest kilka pytań, które… AI i uczenie maszynowe ∙ 13 godzin 27 minut temu ∙ 12 ofert |
Automatyczne publikowanie relacji na InstagramieDzień dobry, Potrzebna pomoc w ustawieniu automatycznego publikowania historii na Instagramie. W archiwum Instagrama są już historie, które zostały opublikowane, trzeba je ponownie opublikować. AI i uczenie maszynowe, Tworzenie chatbota ∙ 1 dzień 22 godziny temu ∙ 24 oferty |
Stworzenie asystenta AI do komunikacji z klientamiPotrzebne jest stworzenie asystenta AI do komunikacji z Klientami. Okno czatu będzie umieszczone na naszej stronie, następnie nastąpi komunikacja z botem. Pytania dotyczące produktów, ustawień, możliwości itp. W przypadku, gdy informacja jest nieznana lub zapytanie, na które… AI i uczenie maszynowe, AI consult ∙ 2 dni 17 godzin temu ∙ 34 oferty |
Szukam montażysty wideo, który tworzy filmy z AITworzenie wideo AI dla dentystów i innych ekspertów Cel: Tworzenie krótkich pionowych wideo dla Instagram Reels, Facebook Reels, TikTok i YouTube Shorts, które wyjaśniają skomplikowane tematy prostym językiem i przyciągają uwagę widza dzięki połączeniu animacji AI i wideo… AI i uczenie maszynowe ∙ 3 dni 1 godzina temu ∙ 2 oferty |
Szukam mentora / nauczyciela z ComfyUI do nauki online (praca przez RunPod)
58 PLN
Dzień dobry. Szukam praktykującego specjalisty i mentora, który pomoże mi opanować pracę z ComfyUI. Główną cechą mojego zapytania jest to, że praca będzie odbywać się całkowicie w chmurze, bez pobierania programu na lokalny komputer. Planuję wynająć kartę graficzną przez serwis… AI i uczenie maszynowe ∙ 3 dni 12 godzin temu ∙ 1 oferta |