人工智能

ESKIMO项目

为建筑业的数字移动价值链开发的人工智能系统组件

ESKIMO项目的目的是应用人工智能（AI）的方法来实现更有效的建筑管理。项目追求三个目标：

• 施工过程中用人工智能算法分析智能手机、平板电脑、头盔摄像系统等捕捉的图像。建筑物及其特征将被自动识别。划痕或裂纹等视觉施工问题将被直接检测到并进行数字处理。

• 将检测到的建筑对象与BIM模型的拓扑结构进行比较，生成一个虚拟的、不断更新的、包括机器和材料在内的当前建筑状况的图像。借此可以确定施工进展和潜在的施工问题。这将极大地提高技术和商业施工监理的自动化程度。

• 在基于图像的物体识别和与BIM的拓扑匹配的基础上，融合人工智能方法和传感器数据以实时定位施工现场，并将其纳入智能系统，以优化施工过程。这样一来，现代协作式建筑方法，如网络化建筑工地、及时交付、智能建筑物流、分步工作法和精益建筑将被用于实践当中。这样做的前提是，有关当前和预期施工现场状态的数据处于最新状态。

结果

技术质量保障

技术质量保证模块一方面检测与目标状态的视觉偏差，即表面特征，如损坏、污渍、变色等，另一方面检测与BIM模型的结构差异，如缺少或错误安装建筑元素，并自动记录这些施工问题。

商业品质保证

商业质量保证模块通过对比BIM模型和实况确定性能偏差。根据定期的实况记录，可以确定各个建筑元素的安装时间，并与基于模型的建筑规划进行比较。

智能建筑物流

智能建筑物流关注的是施工现场内外的物流过程，以便尽可能地优化利用现有的资源，如潜在的仓库地点。

合作伙伴

• Open Experience GmbH (Koordinator)
• PMG Projektraum Management GmbH
• Actimage GmbH
• Frankfurt Economics AG
• Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
• Fraunhofer IOSB
• Hochschule Darmstadt
• Bauunternehmung Karl Gemünden GmbH&Co.KG.
• Ed. Züblin AG
• Technische Universität Darmstadt (Unterauftrag)
• Implenia Hochbau GmbH (assoziiert)
• MDT technologies GmbH (Industriepartner)

基本数据

• 开始时间：2020年4月1日
• 时间为24个月
• 总费用：240万欧元
• eskimo-projekt.de
• 由联邦教育和研究部（BMBF）资助