Erkennung von Personen oder Gesichtern
- Der Service Bau-Fotos
- Objektdetektion aus Bildern
- zwei Modi: Personen- oder Gesichtserkennung
- Verpixelung von personenbezogenen Daten
- DSVGO-konforme Bilddokumentation
Die Künstliche Intelligenz wird für die Baubranche wie auch für viele andere Branchen als die Schlüsseltechnologie für die Zukunft gesehen. Open Experience positioniert sich als Vorreiter in diesem Bereich.
Die Künstliche Intelligenz wird für die Baubranche wie auch für viele andere Branchen als die Schlüsseltechnologie für die Zukunft gesehen. Open Experience positioniert sich als Vorreiter in diesem Bereich.
Das Ziel des Projektvorhabens ESKIMO ist es, Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Realisierung eines weitaus effizienteren Baumanagements anzuwenden. Hierbei werden drei Teilziele verfolgt:
Die während der Ausführung erfassten Bilddaten aus Smartphones, Tablets, Helmkamerasystemen etc. werden durch KI-Algorithmen interpretiert. Bauobjekte und deren Merkmale sind dabei automatisiert zu erkennen. Optische Mängel wie Kratzer oder Risse lassen sich so direkt feststellen und digital weiterverarbeiten.
Die erkannten Bauobjekte werden mit der Topologie des BIM-Modells abgeglichen, sodass ein virtuelles, kontinuierlich aktualisiertes Abbild des aktuellen Bauzustands inkl. Maschinen und Materialien entsteht. Anhand dessen wird es möglich sein, den Leistungsfortschritt und potentielle Anomalien zu ermitteln. Dadurch wird der Automatisierungsgrad der technischen und kaufmännischen Bauüberwachung sprunghaft erhöht.
Aufbauend auf der bildbasierten Objekterkennung und dem topologischen Abgleich mit BIM wird eine Echtzeit-Positionsermittlung auf der Baustelle mittels KI-Methoden und Sensordatenfusion entwickelt, die in intelligente Systeme zur Optimierung der Bauabläufe eingebaut wird. So werden moderne kollaborative Bau-Methoden wie vernetzte Baustelle, Just-in-Time-Lieferung, intelligente Baulogistik, getaktete Arbeitsweise sowie Lean Construction eine praktische Anwendung finden. Dies setzt voraus, dass Daten über den aktuellen und geplanten Zustand auf dem neuesten Stand digital verfügbar sind.
Das Modul zur technischen Qualitätssicherung erkennt einerseits optische Abweichungen zum Soll-Zustand, also Oberflächenmerkmale wie Beschädigungen, Flecken, Verfärbungen etc. und andererseits strukturelle Unterschiede zum BIM-Modell, wie fehlende oder falsch eingebaute Bauelemente, und erfasst diese Mängel automatisch.
Die kaufmännische Qualitätssicherung übernimmt die Herausforderung, einen Leistungsabgleich basierend auf dem BIM-Modell und der Realität zu ermitteln. Anhand regelmäßiger Ist-Aufnahmen kann der Zeitpunkt des Einbaus der einzelnen Bauelemente ermittelt und mit der Planung modellbasiert abgeglichen werden.
Die intelligente Baulogistik legt den Fokus auf logistische Prozesse inner- und außerhalb der Baustelle, damit die vorhandenen Ressourcen wie mögliche Lagerplätze und Verfahrenswege möglichst optimal genutzt werden können.
Das Projekt „digiBau“ hat das Ziel ein modulares und adaptierbares Hard-Software-System zu entwickeln, welches eine automatische Erfassung digitaler Informationen im Bauwesen ermöglicht. Durch einen modulbasierten Aufbau soll dieses System auf verschiedenen „Trägersystemen“ verwendet werden können. Die angestrebte technische Lösung soll konzeptionell und technisch aus folgenden Soft- und Hardware-Komponenten bestehen, die jeweils eine spezifische Aufgabe erfüllen und voneinander unabhängig zu entwickeln sind.
Das Sensor-Modul besteht aus einer mechanisch flexiblen Konstruktion zur Aufnahme verschiedener Sensoren, deren Befestigung auf den Bauhelmen erfolgt. Mittels einer integrierten Software-Komponente werden über eine generische Schnittstelle die Daten von unterschiedlichsten Sensoren eingelesen und für die weiteren Auswertungen der Systemeinheit des digiBau-System bereitstellt.
Das Kamera-Modul ist eine mechanisch flexible Komponente, die in Abhängigkeit zum Untersuchungsvorgehen auf einem Bauhelm befestigt und gleichzeitig eine Software-Schnittstelle zum Importieren von verschiedenen Bild- und Videodaten beinhaltet, die für weitere Auswertungen im Analyse-Modul der Systemeinheit bereitgestellt werden.
In der Systemeinheit kommen Hard-und-Software Innovationen zum Einsatz, um eine Sensordatenverarbeitung, Bildverarbeitung, Navigation und Mängelanalyse zu ermöglichen. Sie besteht im Wesentlichen aus einer Datenbasis, innerhalb der die Sensor- sowie Bild- und Videodaten in einem Analyse-Modul zusammengeführt werden. Mittels spezieller Algorithmen werden dort die Bild-/Videodaten des untersuchten Objekts (Raum, Gebäudefassade, Anlage, etc.) zusammen mit den erfassten Sensordaten in Echtzeit zusammengeführt, was eine leistungsfähige Recheneinheit voraussetzt. Hieraus entsteht dann ein realitätsgetreues Gesamtbild vom Untersuchungsobjekt mit konkreten Daten über die verschiedenen Objektmaße und Untersuchungsmessungen.
Das Smart-Inspection-Cockpit ist eine mobile Anwendung für den Außendienst, die eine Echtzeitkommunikation zwischen der Systemeinheit mit einem mobilen Endgerät (Smartphone oder Tablet) ermöglicht. Hierbei werden dem Mitarbeiter, der die Untersuchung durchführt, die in der Systemeinheit zusammengeführten Bild- und Sensordaten grafisch dargestellt und die über das Analysemodul der Systemeinheit (vgl. M3) identifizierten Mängel direkt mit den jeweiligen Positionsangaben visualisiert. Somit können im Bedarfsfall noch weitergehende Untersuchungen an erkannten Mängeln ausgeführt werden, die direkt vom Cockpit angestoßen werden, z.B. das Zoomen auf einen Baumangel über die Kamera des Bauhelms zur Fotodokumentation und das gleichzeitige Hinzufügen von digitalen Anmerkungen / Texten / Sprachnotizen.
Der Backbone des Systems ist der Inspektionsserver. Dieser begleitet alle Untersuchungs- und Analyseprozessen und bietet Datenverwaltungsfunktionalitäten sowie weitere Analysealgorithmen für die Offlinebearbeitung der Daten. So sollen historische den neuen Daten aus der aktuellen Objektuntersuchung zum Vergleich gegenübergestellt werden, um unter Anwendung computerlernender Algorithmen Abhängigkeiten und Anomalien zu identifizieren. Beispiele sind das Erkennen von Mustern und Abhängigkeiten über aufgetretene Mängel in Bezug auf Materialen, Nutzungsverhalten oder Wechselwirkungen mit der Umwelt. Die daraus gewonnenen Informationen sollen als (Optimierungs-)Wissen zukünftigen Bauprojekten zur Verfügung gestellt werden, weshalb ein weiterer Schritt die innerbetriebliche Weiterverarbeitung der Informationen über den Inspektionsserver ist.
Open Experience verantwortet im Projekt die Realisierung der Software-Bausteine.