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Automating and Optimizing Spatial Data Processing Workflows for Civil Infrastructure Inspection

机译：自动化和优化民事基础设施检查的空间数据处理工作流程

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Limited resources are available to timely inspect and maintain the aging civil infrastructure across the United States. Reality capturing technologies, such as laser scanning, is replacing visual inspection and manual surveying for improved data qualities and reduced resource requirements, while bringing challenges of timely processing terabytes of spatial data. Even using state-of-art 3D reverse engineering environments, inspectors need to manually select data processing algorithms, compose and configure data processing workflows, and verify the correctness of these workflows. Such manual design and execution of spatial data processing workflows are tedious, and result in sub-optimal workflows that do not fully utilize time and resources for producing accurate and detailed spatial information needed by domain applications. This paper proposes a computational framework that will assist in the infrastructure inspection process through streamlined spatial data processing workflow generation, execution, and optimization. Based on previous studies on spatial information query, spatial data processing, and building information modeling (BIM), the authors are exploring the feasibility of automatically generating and optimizing spatial data processing workflows based on formalized representations of these workflows.
机译：有限的资源可用于及时检查和维护美国的老龄化民事基础设施。现实捕获技术，如激光扫描，正在取代目视检查和手动测量，以改善数据质量和降低的资源要求，同时造成及时处理空间数据的特拉布斯的挑战。即使使用最先进的3D逆向工程环境，检查员也需要手动选择数据处理算法，撰写和配置数据处理工作流程，并验证这些工作流的正确性。这种手动设计和空间数据处理工作流程的执行是乏味的，并且导致次优的工作流程，不充分利用时间和资源来生产域应用程序所需的准确和详细的空间信息。本文提出了一种计算框架，可以通过简化的空间数据处理工作流生成，执行和优化帮助基础设施检查过程。基于以前的空间信息查询，空间数据处理和建筑信息建模（BIM）的研究，作者正在探索基于这些工作流程的正式的表示自动生成和优化空间数据处理工作流的可行性。

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