Skip to main content

Data gathering over construction lifecycleLaajuus (5 cr)

Code: TX00FE96

Credits

5 op

Teaching language

  • English

Responsible person

  • Seppo Törmä

Objective

The student can identify and explain different methods and tools to gather data over construction lifecycle and the resulting data representations, consisting of imaging data (point clouds from laser scanning, photogrammetry or depth cameras), sensor data (streams of observations e.g., from condition sensors of building automation systems, or positioning sensors of IoT systems) and event based progress data. The student can utilise common tools for data gathering and can programmatically process the collected data. The student can associate the gathered data with the design models of the built environment, and analyse and visualise it.

Content

- Introduction to data gathering in construction
- Imaging technologies (laser scanning, photogrammetry, depth cameras)
- Point clouds and their formats
- Challenges with point cloud data
- Comparison of BIM models with point clouds
- Types of sensors used in construction
- Data streams from sensors
- Data models for sensor systems and sensor data
- Visualization of sensor data on a BIM model
- Event and status data from supply chains

Prerequisites

Programming skills in Python and Javascript sufficient to
- implement simple algorithms,
- utilize libraries such as IfcOpenShell or That Open Engine, and
- access the APIs of systems providing data about built environment.

Assessment criteria, satisfactory (1)

The student has achieved the minimal objectives of the course. The student will be able to identify, define and use the concepts, representations, and formats related to image and sensor based data gathering over construction lifecycle, and is familiar with the relevant software development tools. The student has completed the required learning exercises in minimum requirement level. The competencies acquired form the basis for the student to build his/her knowledge in construction domain software development, eventually enabling a job position in software testing or development.

Assessment criteria, good (3)

The student has achieved the objectives of the course well, even though the knowledge and skills need still improvement in some areas. The student will be able to identify, define and use the concepts, representations, and formats related to image and sensor based data gathering over construction lifecycle, understands their interrelations and applications, and can participate in developing software solutions utilising them. The student has completed the required learning exercises in good or satisfactory level. The student has the capability to apply the knowledge in further studies and regular work settings.

Assessment criteria, excellent (5)

The student has achieved the objectives of the course with excellence. The student will be able to identify, define and use the concepts, representations, and formats related to image and sensor based data gathering over construction lifecycle, can analyse and define new interrelations and applications for them, and can independently develop innovative software solutions utilising them. The student has an excellent basis to apply the knowledge in further studies and in software development work.

Materials

Provided during he course

Enrollment

06.05.2024 - 25.10.2024

Timing

21.10.2024 - 20.12.2024

Number of ECTS credits allocated

5 op

Mode of delivery

Contact teaching

Unit

School of Real Estate and Construction

Campus

Myllypurontie 1

Teaching languages
  • English
Seats

0 - 40

Degree programmes
  • Master's Degree Programme in Computing in Construction
Teachers
  • Seppo Törmä
Teacher in charge

Seppo Törmä

Groups
  • T2424S6
    Master's Degree Programme in Computing in Construction, ylempi

Objective

Opiskelija tunnistaa ja osaa selittää erilaisia menetelmiä ja työkaluja tiedon keräämiseen rakentamisen elinkaaren ajalta ja niistä muodostuvia dataesityksiä, jotka koostuvat kuvantamistiedosta (pistepilvet laserskannauksesta, fotogrammetriasta tai syvyyskameroista), anturitiedoista (havaintovirrat esim. kuntoantureista). rakennusautomaatiojärjestelmien tai IoT-järjestelmien paikannusanturien) ja tapahtumapohjaisista edistymistiedoista. Opiskelija osaa hyödyntää yleisiä tiedonkeruun työkaluja ja osaa käsitellä kerättyä tietoa ohjelmallisesti. Opiskelija osaa yhdistää kerätyn tiedon rakennetun ympäristön suunnittelumalleihin sekä analysoida ja visualisoida sitä.

Content

- Johdanto tiedon keräämiseen rakentamisessa
- Kuvantamistekniikat (laserskannaus, fotogrammetria, syvyyskamerat)
- Pistepilvet ja niiden formaatit
- Pistepilvidatan haasteet
- BIM-mallien vertailu pistepilvien kanssa
- Rakentamisessa käytetyt anturityypit
- Tietovirrat antureista
- Tietomallit anturijärjestelmille ja anturidata
- Anturitietojen visualisointi BIM-mallilla
- Toimitusketjujen tapahtuma- ja statustieto

Materials

Tarjotaan kurssin aikana

Evaluation scale

0-5

Assessment criteria, satisfactory (1)

Opiskelija on saavuttanut kurssin vähimmäistavoitteet. Opiskelija osaa tunnistaa, määritellä ja käyttää kuva- ja anturipohjaiseen tiedonkeruuuseen liittyvät käsitteet, esitykset ja formaatit rakentamisen elinkaaren ajalta ja tuntee niihin liittyvät ohjelmistokehityksen työkalut. Opiskelija on suorittanut vaadittavat oppimistehtävät vähimmäisvaatimustasolla. Hankitut pätevyydet muodostavat pohjan rakentamisen alan ohjelmistokehityksen tietotaidon rakentamiselle, mikä tekee opiskelijalle lopulta mahdolliseksi työtehtävät rakennusalan ohjelmistotestauksessa tai -kehityksessä.

Assessment criteria, good (3)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet hyvin, vaikka tiedot ja taidot vaativat joillakin alueilla vielä kehittämistä. Opiskelija osaa tunnistaa, määritellä ja käyttää kuva- ja anturipohjaiseen tiedonkeruuuseen liittyvät käsitteet, esitykset ja formaatit rakentamisen elinkaaren ajalta, ymmärtää niiden väliset suhteet ja sovellukset sekä osaa osallistua niitä hyödyntävien ohjelmistoratkaisujen kehittämiseen. Opiskelija on suorittanut vaadittavat oppimistehtävät hyvällä tai tyydyttävällä tasolla. Opiskelijalla on valmiudet soveltaa tietoa jatko-opinnoissa ja tavanomaisissa työtehtävissä rakennusalan ohjelmistokehityksessä.

Assessment criteria, excellent (5)

Opiskelija on saavuttanut kurssin tavoitteet erinomaisesti. Opiskelija osaa tunnistaa, määritellä ja käyttää kuva- ja anturipohjaiseen tiedonkeruuun liittyvät käsitteet, esitykset ja formaatit rakentamisen elinkaaren ajalta, analysoida ja määritellä niille uusia vuorovaikutuksia ja sovelluksia sekä kehittää itsenäisesti innovatiivisia ohjelmistoratkaisuja niitä hyödyntäen. Opiskelijalla on erinomainen pohja soveltaa tietoa myöhemmissä opinnoissa ja rakennusalan ohjelmistokehitystyössä.

Prerequisites

Riittävät Python- ja Javascript-ohjelmointitaidot
- yksinkertaisien algoritmien toteuttamiseen,
- ohjelmistokirjastojen käyttämiseen (esim. IfcOpenShell tai That Open Engine) ja
- rakennetun ympäristön järjestelmien API-rajapintojen käyttämiseen.

Enrollment

01.09.2023 - 31.10.2023

Timing

01.08.2023 - 31.12.2023

Number of ECTS credits allocated

5 op

Mode of delivery

Contact teaching

Unit

School of Real Estate and Construction

Campus

Myllypurontie 1

Teaching languages
  • English
Seats

0 - 30

Degree programmes
  • Master's Degree Programme in Computing in Construction
Teachers
  • Seppo Törmä
Teacher in charge

Seppo Törmä

Groups
  • T2423S6
    Master's Degree Programme in Computing in Construction, ylempi

Objective

Opiskelija tunnistaa ja osaa selittää erilaisia menetelmiä ja työkaluja tiedon keräämiseen rakentamisen elinkaaren ajalta ja niistä muodostuvia dataesityksiä, jotka koostuvat kuvantamistiedosta (pistepilvet laserskannauksesta, fotogrammetriasta tai syvyyskameroista), anturitiedoista (havaintovirrat esim. kuntoantureista). rakennusautomaatiojärjestelmien tai IoT-järjestelmien paikannusanturien) ja tapahtumapohjaisista edistymistiedoista. Opiskelija osaa hyödyntää yleisiä tiedonkeruun työkaluja ja osaa käsitellä kerättyä tietoa ohjelmallisesti. Opiskelija osaa yhdistää kerätyn tiedon rakennetun ympäristön suunnittelumalleihin sekä analysoida ja visualisoida sitä.

Content

- Johdanto tiedon keräämiseen rakentamisessa
- Kuvantamistekniikat (laserskannaus, fotogrammetria, syvyyskamerat)
- Pistepilvet ja niiden formaatit
- Pistepilvidatan haasteet
- BIM-mallien vertailu pistepilvien kanssa
- Rakentamisessa käytetyt anturityypit
- Tietovirrat antureista
- Tietomallit anturijärjestelmille ja anturidata
- Anturitietojen visualisointi BIM-mallilla
- Toimitusketjujen tapahtuma- ja statustieto

Materials

Tarjotaan kurssin aikana

Further information

Esitietovaatimukset:
Riittävät Python- ja Javascript-ohjelmointitaidot
- yksinkertaisien algoritmien toteuttamiseen,
- ohjelmistokirjastojen käyttämiseen (esim. IfcOpenShell tai ifc.js) ja
- rakennetun ympäristön järjestelmien API-rajapintojen käyttämiseen.

Evaluation scale

0-5

Assessment criteria, satisfactory (1)

Opiskelija on saavuttanut kurssin vähimmäistavoitteet. Opiskelija osaa tunnistaa, määritellä ja käyttää kuva- ja anturipohjaiseen tiedonkeruuuseen liittyvät käsitteet, esitykset ja formaatit rakentamisen elinkaaren ajalta ja tuntee niihin liittyvät ohjelmistokehityksen työkalut. Opiskelija on suorittanut vaadittavat oppimistehtävät vähimmäisvaatimustasolla. Hankitut pätevyydet muodostavat pohjan rakentamisen alan ohjelmistokehityksen tietotaidon rakentamiselle, mikä tekee opiskelijalle lopulta mahdolliseksi työtehtävät rakennusalan ohjelmistotestauksessa tai -kehityksessä.

Assessment criteria, good (3)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet hyvin, vaikka tiedot ja taidot vaativat joillakin alueilla vielä kehittämistä. Opiskelija osaa tunnistaa, määritellä ja käyttää kuva- ja anturipohjaiseen tiedonkeruuuseen liittyvät käsitteet, esitykset ja formaatit rakentamisen elinkaaren ajalta, ymmärtää niiden väliset suhteet ja sovellukset sekä osaa osallistua niitä hyödyntävien ohjelmistoratkaisujen kehittämiseen. Opiskelija on suorittanut vaadittavat oppimistehtävät hyvällä tai tyydyttävällä tasolla. Opiskelijalla on valmiudet soveltaa tietoa jatko-opinnoissa ja tavanomaisissa työtehtävissä rakennusalan ohjelmistokehityksessä.

Assessment criteria, excellent (5)

Opiskelija on saavuttanut kurssin tavoitteet erinomaisesti. Opiskelija osaa tunnistaa, määritellä ja käyttää kuva- ja anturipohjaiseen tiedonkeruuun liittyvät käsitteet, esitykset ja formaatit rakentamisen elinkaaren ajalta, analysoida ja määritellä niille uusia vuorovaikutuksia ja sovelluksia sekä kehittää itsenäisesti innovatiivisia ohjelmistoratkaisuja niitä hyödyntäen. Opiskelijalla on erinomainen pohja soveltaa tietoa myöhemmissä opinnoissa ja rakennusalan ohjelmistokehitystyössä.

Prerequisites

Riittävät Python- ja Javascript-ohjelmointitaidot
- yksinkertaisien algoritmien toteuttamiseen,
- ohjelmistokirjastojen käyttämiseen (esim. IfcOpenShell tai That Open Engine) ja
- rakennetun ympäristön järjestelmien API-rajapintojen käyttämiseen.