Branche: Versorgungsunternehmen und Behörden
Produkt: ContextCapture
Anwender: SiteSee
Land: Australien

15 Oktober, 2018

SiteSee setzt ContextCapture zur Modellierung von Kommunikationsmasten ein und erzielt eine 98-prozentige Erkennungsgenauigkeit

Eigentümer von Telekommunikationsinfrastrukturen verfügen über einige der am weitesten verteilten und entfernten Anlagen, die gebaut, gewartet und repariert werden müssen. Mit ca. 27.000 verteilten Standorten und 6.000 Kommunikationsmasten ist Telstra Australiens führender Telekommunikations-Serviceanbieter. Herkömmliche Prüfmethoden von Masten verlangen manuelle Messungen und Aufnahmen von Fotos. Dies erfordert, dass Arbeiter auf die Masten klettern müssen, in der Regel in abgelegenen Gebieten, wodurch der Prozess gefährlich, ineffizient, kostspielig und zeitaufwendig ist.

Im Jahr 2017 hat Telstra SiteSee beauftragt, automatisierte Bestands- und Zustandsbewertungsberichte durch die Anwendung von maschinellem Lernen und Objekterkennungstechnologien in 3D-Reality-Netzen zu erstellen. Das Ziel dieses 66.000-AUD-Projekts bestand darin, die Eignung und die Genauigkeit der SiteSee-Technologie zu bewerten und eine Analyse des geschäftlichen Nutzens für die Durchführung einer unternehmensweiten Umsetzung zu erstellen.

Die Erstellung von 3D-Modellen von Kommunikationsmasten mit Reality Modeling-Anwendungen ist eine schwierige Aufgabe und erfordert spezifische Arbeitsabläufe, Kameraeinstellungen, Flugpläne und ein fundiertes Verständnis der Photogrammetrie. Als anerkannter Anbieter von Reality Modeling-Lösungen für Bentley Systems hat SiteSee den UAV-Teams von Telstra Reality Modeling-Schulungen und Support zur Verfügung gestellt und bevorzugt Auftragnehmer beauftragt, die Datenerfassung durchzuführen. Die erfassten Bilder wurden dann zur Verarbeitung und Analyse auf die Plattform von SiteSee hochgeladen. Die über Web zugängliche Lösung von SiteSee erreichte eine Objekterkennungsgenauigkeit von 98 Prozent aller installierten Anlagen mit einer Maßgenauigkeit von +-10 Millimeter über 50 Meter. Die Bestandsinformationen wurden dann automatisch mit der Datenbank von Telstra abgeglichen und bewertet, um verwertbare Informationen für mehrere Abteilungsgruppen und beteiligte Drittanbieter bereitzustellen.

Um die Objekterkennungstechnologie von SiteSee zu aktivieren und die Elemente in einer 3D-Umgebung exakt zu positionieren, verwendet SiteSee ContextCapture von Bentley. Frühere Versuche mit anderen Photogrammetrielösungen führten zu qualitativ minderwertigen 3D-Netzen. ContextCapture von Bentley produziert jedoch hochgenaue 3D-Reality-Netze, wenn Objekte mit der proprietären Erfassungsmethode von SiteSee überflogen werden. Aus ökologischer Sicht minimiert die Technologie von SiteSee die Anzahl der notwendigen Standortbesuche, die Mobilisierung von Zugangsgeräten und die Notwendigkeit der Besteigung von Masten um bis zu 60 Prozent. In Bezug auf die Sicherheit verbessert die zusätzlich wertschöpfende elektromagnetische Energie (EME)-Simulation von SiteSee die Strahlenbelastung für Masten mit Mobilfunkinstallationen in dicht bevölkerten Gebieten. Mithilfe der Reality Modeling-Technologie von Bentley bieten die EME-Bewertungen von SiteSee eine integrierte Transparenz der Antennenplatzierungen, die es Technikern ermöglicht, genaue EME-Bewertungen vorzunehmen, ohne auf die Masten klettern zu müssen.

Für Designteams von Wireless-Netzwerken reduziert die über Web zugängliche Reality-Netz- und Objekterkennungstechnologie von SiteSee die Anreise- und Entwicklungszeit um mindestens acht Stunden. Durch die Entwicklung einer automatisierten UAV-Anwendung werden Daten in weniger als 20 Minuten erfasst. SiteSee konnte auch beschädigte Teile identifizieren, durch die Masten wiederholte Netzabdeckungsausfälle hatten. Durch die Benachrichtigung der zuständigen Abteilungen war SiteSee in Bezug auf den Kundenservice von entscheidender Bedeutung.

Durch die Nutzung von UAV-Geräten und cloudbasierten Verarbeitungs- und Hosting-Services ist die Zustandsbewertungs- und Mastenprüfungslösung von SiteSee hochgradig skalierbar und einfach reproduzierbar. Im Vergleich zu herkömmlichen Mastenprüfungslösungen, bei denen Teams von Technikern, Kletterern und Zugangsgeräte eingesetzt werden müssen, bietet SiteSee eine höhere Genauigkeit und Transparenz bei weniger als 25 Prozent der Kosten einer Standardüberprüfung. Darüber hinaus profitieren Kunden von den reduzierten Standortbesuchen für Planung und Design, indem sie einfach auf aktuelle Bestandsinformationen zugreifen und fundierte Entscheidungen treffen können.

Die einzigartige Anwendung des maschinellen Lernens von SiteSee wurde bereits von mehreren Drittanbietern gewürdigt, einschließlich SPAR 3D. Die weltweit anwendbare Lösung von SiteSee wurde auch von TowerXchange gewürdigt, wobei der Mitbegründer von SiteSee, Lachlan Crane, mit dem „Under 35 Rising Star Award“ für neue Technologien ausgezeichnet wurde. Crane fasste den Beitrag von Bentley zum Erfolg von SiteSee zusammen, indem er erklärte: „ContextCapture von Bentley lieferte das technologische Fundament für SiteSee, um erstklassige 3D-Netzmodelle bereitzustellen, die über Web zugänglich sind.
23_AI_SiteSee Deploys ContextCapture to Model Communication Towers, and Achieves 98% Recognition Accuracy (1) 23_AI_SiteSee Deploys ContextCapture to Model Communication Towers, and Achieves 98% Recognition Accuracy (2)
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