[论文解读] AutoRepo: A general framework for multi-modal LLM-based automated construction reporting

Hongxu Pu, Xincong Yang+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2023

Infrastructure Maintenance and Monitoring被引用 6

一句话总结

AutoRepo 是一种新颖的框架，利用多模态大语言模型（LLMs）和无人车辆自动化建筑检查报告生成。通过无人机或机器人收集视觉和环境数据，并利用多模态 LLM 进行处理，该系统生成高质量、符合监管要求的检查报告，显著减少了人工工作量，提高了真实建筑工地上的检查效率和准确性。

ABSTRACT

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.

研究动机与目标

• 解决传统人工建筑检查中存在的低效和信息管理漏洞问题。
• 减少在生成检查报告过程中对人力的依赖以及错误率。
• 开发一种可扩展的自动化框架，用于生成高质量、符合监管要求的建筑报告。
• 整合多模态数据（视觉、文本、环境）以实现全面评估。
• 证明基于 LLM 的自动化在真实建筑环境中的可行性和有效性。

提出的方法

• 利用无人车辆（如无人机或地面机器人）从建筑工地收集多传感器数据。
• 采用多模态大语言模型（LLMs）处理检查场景中的视觉、文本和环境输入。
• 集成视觉-语言模型，以理解图像和视频中捕捉到的空间和上下文细节。
• 应用提示工程和微调技术，使 LLM 输出与标准建筑报告格式和监管要求保持一致。
• 将原始检查数据转化为结构化、自然语言的报告，使其与专业文档标准一致。
• 通过在实际建筑工地上的部署验证该框架，以评估其性能和可用性。

实验结果

研究问题

• RQ1 多模态 LLM 是否能有效从视觉和环境数据中解析复杂建筑工地场景，并生成准确的检查报告？
• RQ2 与传统方法相比，AutoRepo 在建筑报告生成方面能多大程度上减少人工劳动和时间？
• RQ3 生成的报告在多大程度上符合监管标准和行业文档实践？
• RQ4 在真实建筑环境中部署自动化检查报告系统的可行性如何？
• RQ5 无人车辆与 LLM 的集成在多大程度上提升了检查结果的完整性和可靠性？

主要发现

• 该框架成功生成了符合监管要求和专业文档标准的检查报告。
• 与人工流程相比，AutoRepo 显著减少了报告生成所需的时间和人力资源。
• 该系统在解析真实建筑工地的复杂视觉和环境数据方面表现出稳健性能。
• 无人车辆与多模态 LLM 的集成实现了持续、可扩展的数据采集和自动化报告生成。
• 该框架已在真实建筑工地完成验证，证实了其实际可行性与运营潜力。
• 作者观察到，生成的报告内容全面、上下文准确，适用于监管和安全管理目的。