Formålet med dette afsnit er ikke at betragte de indledende resultater genereret af kunstig intelligens som endelige; snarere er formålet at give brugeren mulighed for visuelt at undersøge disse resultater, kontrollere dem mod en liste, eliminere kandidater med lav nøjagtighed, analysere igen med de resterende detektioner om nødvendigt og til sidst downloade DXF/PDF/PNG-filer.
1. Hovedlogik efter analyse
Efter analysen af en arkitektonisk plan genererer systemet flere kandidatdetektioner. Disse kandidater kan omfatte døre, vinduer, vægge, aksepunkter, søjler, facadevægge, trapper, elevatorskakte eller andre arkitektoniske strukturelementer. Det skal dog understreges, at ikke alle detektioner fra kunstig intelligens-modeller bør anses som definitivt korrekte. Derfor tilbyder systemet brugeren en kontrolskærm efter analysen.
Denne kontrolskærm består af to hovedområder:
• Visuel resultatliste: Visuelle resultater markeret direkte på planen.
• Detektionsliste: En tabelformet oversigt over kandidatelementer identificeret af kunstig intelligens.
Denne opbygning sikrer, at brugeren ikke alene kan betragte billedet, men også se ID, type, konfidensscore, koordinater, størrelse og kilde for hver kandidat.
2. Område med visuelle resultater
Sektionen "Visuelle resultater", placeret nederst til venstre i diagrammet, viser den behandlede version af den analyserede arkitektoniske plan. Her gengiver systemet de detekterede elementer direkte på planen. Hvert kandidatobjekt fremhæves med farvede linjer, bokse, etiketter eller ID-numre.
Formålet med dette område er at give brugeren mulighed for en visuel inspektion af systemets registreringer. Hvis systemet eksempelvis har identificeret et vindue som en dør, kan brugeren tydeligt se denne fejl på planen. Ligeledes kan fejlagtigt mærkede vægsektioner nemt opdages.
3. Detektionsliste
Sektionen "Detektionsliste," som er placeret ved siden af de visuelle resultater, præsenterer alle kandidatelementer fundet af AI'en i tabel-form. Denne liste øger systemets transparens, idet brugeren ikke blot ser elementerne, men også systemets sikkerhedsniveau ved hver enkelt detektion. Listen er afgørende for manuel korrektion, hvor brugeren kan vælge at fjerne kandidater med lav score, sortere fejlklassificerede elementer fra eller genanalysere med udelukkelse af udvalgte kandidater.
4. Logik for konfidensscore
Et centralt element i systemet er konfidensscoren, der angives i procent og afspejler AI’ens sikkerhed omkring et fund. Eksempler på tolkning af konfidensscore:
• 96 % konfidensscore: Systemet er meget sikkert på fundet.
• 75 % konfidensscore: Sandsynligvis korrekt, men bør verificeres.
• 45 % konfidensscore: Kandidaten er tvivlsom og bør undersøges nærmere eller fjernes.
5. Fjernelse af kandidater under tærsklen
Øverst til venstre i diagrammet findes et område kaldet "Fjern kandidater under scoren". Her kan brugeren fastsætte en procenttærskel for automatisk filtrering. Systemet fjerner alle kandidater med en score under denne tærskel fra resultatlisten.
Eksempelvis:
• Tærskel på 50 %: Alle kandidater under 50 % fjernes, mens kandidater med 50 % og derover bevares.
• Tærskel på 70 %: Flere kandidater fjernes, hvilket resulterer i et mere selektivt og renere resultat.
Denne funktion er særligt relevant ved analyser, der genererer mange falsk positive, da manuel sletning af kandidater undgås. I stedet kan brugeren effektivt foretage en automatisk forrensning ved hjælp af tærskelværdien.
6. At finde det rigtige resultat gennem forsøg og fejl
En vigtig funktion i systemet er muligheden for iterative analyser uden at være begrænset til ét enkelt resultat. Brugeren kan justere tærskelværdier, fjerne kandidater med lav score, selv manuelt bevare enkelte kandidater og derefter genanalysere data med de resterende detektioner.
Et eksempel på dette iterative forløb kunne være:
1. Systemet gennemfører første analyse.
2. Brugeren gennemgår resultaterne.
3. Ved for mange falske detektioner justeres tærskelværdien til 60 %.
4. Systemet sletter kandidater under 60 %.
5. Brugeren inspicerer det visuelle resultat på ny.
6. Eventuelt slettes enkelte kandidater manuelt.
7. Analysen genstartes med de resterende elementer.
8. Et mere præcist resultat opnås.
9. Output genereres, når resultatet er tilfredsstillende.
Denne tilgang omdanner systemet fra et rent automatiseret værktøj til en kontrolleret, interaktiv og menneskeassisteret analyseplatform.
7. Brugerindgriben og manuel rengøring
Strukturen, som vist i diagrammet, illustrerer, at brugerindgriben udgør en integreret del af systemet. Brugeren er ikke forpligtet til at acceptere samtlige kandidater, der fremkommer som resultat af analysen.
Brugeren skal have mulighed for at:
• Slette fejlagtige detektioner.
• Fjerne kandidater med lav score samlet.
• Vælge fra en liste.
• Udvælge objekter ud fra visuelle elementer.
• Fjerne de valgte kandidater fra planen.
• Gennemføre en ny analyse med de resterende korrekte kandidater.
Denne funktion er særligt væsentlig i forbindelse med arkitektoniske planer, da visse tegninger kan have meget stor lighed. For eksempel kan en tynd væglinje fremstå som en akselinje. En dørkarm kan i visse tilfælde forveksles med en møbellinje, og en vindueslinje kan i nogle planer opfattes som en vægsektion. Derfor er det vanskeligt at opnå et fuldstændigt pålideligt resultat uden brugerens kontrol.
8. Kør analyse med resterende elementer
En af de centrale funktioner i området Detektionsliste er knappen "Kør analyse med resterende detektioner". Denne funktion muliggør en fornyet analyse med udelukkelse af de kandidater, som brugeren har fjernet under rengøringsprocessen. Denne procedure er væsentlig, eftersom:
• Fejlagtige kandidater fjernes fra analysen.
• Systemet bearbejder data med øget præcision.
• Resultatmotoren anvender de rensede data.
• Det endelige output opnår højere pålidelighed.
Dette svarer til en menneskelig tilgang inden for den iterative proces i kunstig intelligens-systemer, hvor systemet ikke udelukkende baserer sig på automatisk beslutningstagning, men i stedet forbedres via menneskelig overvågning.
9. Konklusionsfasen
Centralt i diagrammet fremgår blokken "Konklusion", som håndterer de verificerede og rensede fund for at producere det endelige resultat.
I konklusionsfasen kan systemet:
• Evaluere de tilbageværende kandidater.
• Fortolke planens overordnede struktur.
• Opdele arkitekturens elementer i relevante lag.
• Forberede nødvendige data til outputproduktionen.
• Etablere den endelige filstruktur for DXF-, PDF- og PNG-outputs.
Det væsentlige er, at resultatet ikke alene stammer fra den initiale AI-analyse, men udformes efter brugerens rengøring og korrektioner. Det endelige output inkluderer således en kombination af AI-forudsigelser og brugerkontrol.
10. DXF/PDF DOWNLOAD
Efter konklusionsfasen har brugeren mulighed for at downloade professionelle outputfiler. Blokken "Download DXF/PDF" i diagrammet illustrerer denne proces. På dette stadie genererer systemet følgende filtyper:
• PDF: Rapport samt visuelt resultatoutput.
• DXF: Teknisk tegningsoutput, kompatibelt med CAD-software.
• PNG: Behandlet visuelt planoutput.
DXF-output er særligt relevant for arkitekter og ingeniører, da disse filer kan åbnes i AutoCAD, DraftSight, LibreCAD eller tilsvarende CAD-programmer. På den måde kan planen, bearbejdet ved kunstig intelligens, overføres til det tekniske tegnemiljø.
11. Panelet "Genererede filer"
Panelet "Genererede filer" placeret til højre viser samtlige filer produceret af systemet. Dette panel giver brugeren mulighed for at åbne eller downloade resultatfiler enkeltvis. Panelet kan indeholde følgende filtyper:
• Søjle og forskydningsvæg PNG
• Søjle PNG
• Forskydningsvæg PNG
• PDF
• Søjle og forskydningsvæg DXF
• Kandidatsøjle DXF
• Kandidatforskydningsvæg DXF
Denne oversigt viser, at systemet ikke blot genererer ét enkelt output, men at hvert output tjener et specifikt formål:
Søjle og forskydningsvæg PNG er et samlet visuelt output af samtlige fund.
Søjle PNG adskiller visuelt søjlekandidater.
Forskydningsvæg PNG arkiverer den endelige visning på brugerskærmen.
PDF er velegnet til rapportering og deling.
Fuld plan DXF er et generelt planoutput, der kan åbnes i et CAD-miljø.
Kandidatsøjle DXF repræsenterer et specialiseret teknisk output med udelukkende søjlekandidater.
Kandidatforskydningsvæg DXF udgør et teknisk output for kandidater til forskydningsvægge.
This explanation is displayed under the third flow diagram according to the selected site language.
