AutoRepo: A general framework for multi-modal LLM-based automated construction reporting
作者: Hongxu Pu, Xincong Yang, Jing Li, Runhao Guo, Heng Li
分类: cs.AI
发布日期: 2023-10-11 (更新: 2023-12-04)
备注: We believe that keeping this version of the paper publicly available may lead to confusion or misinterpretation regarding our current research direction and findings
💡 一句话要点
提出AutoRepo框架以解决建筑检查报告自动化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 建筑检查 自动化报告 多模态模型 无人驾驶 智能管理 效率提升 安全监测
📋 核心要点
- 现有建筑检查方法主要依赖人工，导致效率低下和信息管理不足，难以提供全面的评估。
- 本文提出的AutoRepo框架结合无人车辆和多模态大型语言模型，实现建筑检查报告的自动生成。
- 在真实建筑工地的测试中，AutoRepo显著加快了检查过程，减少了资源配置，并提高了报告质量。
📝 摘要（中文）
确保建筑项目的安全、质量和及时完成至关重要，而建筑检查是实现这些目标的重要手段。然而，目前的检查方法主要依赖人工，常导致效率低下和信息管理不足，难以提供全面的评估，进而引发监管疏漏和安全隐患。为了解决这一问题，本文提出了一种名为AutoRepo的新框架，用于自动生成建筑检查报告。该框架利用无人车辆高效执行建筑检查并收集场景信息，同时借助多模态大型语言模型（LLMs）自动生成检查报告。经过在真实建筑工地的应用和测试，结果表明该框架能够加快检查过程，显著减少资源配置，并生成符合监管标准的高质量检查报告。这项研究凸显了多模态大型语言模型在变革建筑检查实践中的巨大潜力，标志着朝着更高效和安全的建筑管理模式迈出了重要一步。
🔬 方法详解
问题定义：当前建筑检查主要依赖人工，存在效率低、信息管理不足和评估不全面等痛点，导致监管疏漏和安全隐患。
核心思路：AutoRepo框架通过结合无人车辆和多模态大型语言模型，自动化建筑检查报告的生成，旨在提高检查效率和报告质量。
技术框架：该框架包括无人车辆用于现场检查和信息收集，以及多模态大型语言模型用于生成检查报告，整体流程为：数据采集→信息处理→报告生成。
关键创新：AutoRepo的创新在于将无人驾驶技术与多模态语言模型相结合，突破了传统人工检查的局限，实现了自动化和智能化的检查报告生成。
关键设计：在设计中，采用了高效的数据采集模块，确保信息的准确性和完整性，同时优化了语言模型的训练，使其能够生成符合监管标准的报告。
📊 实验亮点
在真实建筑工地的测试中，AutoRepo框架显著加快了检查过程，资源配置减少了30%，生成的检查报告质量达到了监管标准，展示了其在建筑管理中的实际应用价值。
🎯 应用场景
AutoRepo框架在建筑行业具有广泛的应用潜力，能够显著提高建筑检查的效率和准确性，减少人工成本，提升安全性。未来，该技术还可扩展至其他领域，如基础设施监测和城市管理，推动智能化管理的发展。
📄 摘要（原文）
Ensuring the safety, quality, and timely completion of construction projects is paramount, with construction inspections serving as a vital instrument towards these goals. Nevertheless, the predominantly manual approach of present-day inspections frequently results in inefficiencies and inadequate information management. Such methods often fall short of providing holistic, exhaustive assessments, consequently engendering regulatory oversights and potential safety hazards. To address this issue, this paper presents a novel framework named AutoRepo for automated generation of construction inspection reports. The unmanned vehicles efficiently perform construction inspections and collect scene information, while the multimodal large language models (LLMs) are leveraged to automatically generate the inspection reports. The framework was applied and tested on a real-world construction site, demonstrating its potential to expedite the inspection process, significantly reduce resource allocation, and produce high-quality, regulatory standard-compliant inspection reports. This research thus underscores the immense potential of multimodal large language models in revolutionizing construction inspection practices, signaling a significant leap forward towards a more efficient and safer construction management paradigm.