• Skand Pty. Ltd.

    Gebäudehülleninspektion basierend auf maschinellem Lernen und Reality Modeling für den RMIT University Brunswick Campus

    Victoria, Australien

Projektzusammenfassung

Projekt

Skand Pty. Ltd., ein in Melbourne ansässiges Start-up, wurde beauftragt, eine urbane Erfassung des Campus des Royal Melbourne Institute of Technology’s (RMIT) in Brunswick durchzuführen. Die australische öffentliche Forschungsuniversität wollte die Erfassung und Analyse von Drohnen-Daten in ihr preisgekröntes 40-jähriges Anlagenlebenszyklus-Programm integrieren, das ISO-zertifiziert ist. Um die Ressourcen besser zu verwalten, wollte RMIT eine digitale Version seines Campus in Brunswick erstellen und die vorherige 2D-Orthofotodarstellung aktualisieren. Das Gebiet des 150.000-AUD-Projekts umfasst 6,5 Hektar und sechs Gebäude verschiedener Größen und Baustofftypen, die alle in das RMIT-Anlagenlebenszyklus-Programm einbezogen werden sollten. Skand musste eine unvoreingenommene Analyse des Standorts durchführen, die Kategorisierungsebenen umfasste und in ein ISO-konformes Anlagenverwaltungssystem integriert war.

Lösung

Skand verwendete eine Phantom-4-Pro-Drohne, um Bilder vom Projektstandort aufzunehmen, und führte drei Durchgänge mit der Drohne durch. Jeder Durchgang war näher an der Ressource, bis er so niedrig wie rechtlich möglich lag. Skand verwendete anschließend seine von ContextCapture unterstützte Webanwendung, um die Drohnenbilder und -analysen in das ISO-zertifizierte Anlagenlebenszyklus-Programm zu integrieren. Skand war in der Lage, luft- und landgestützte 2D-Bilder aufzunehmen und in aussagekräftige Datensätze umzuwandeln, die in einem 3D-Realitätsraster abgebildet sind. Dieses Raster wurde daraufhin online veröffentlicht und es enthält die Bedingungen und Prioritäten für erforderliche Maßnahmen oder Eingriffe. Mithilfe von maschinellem Lernen analysierte das Projektteam die von Drohnen aufgenommenen Bilder, um festzustellen, ob die Bildmenge eine für die Verarbeitung ausreichende Qualität aufweist. Sobald die Qualität als gut eingestuft worden war, verarbeitete das Team die Bilder, um die 2D-Bilder zu einer 3D-Oberfläche zusammenzufügen.

Ergebnis

Durch den Einsatz von Drohnen und ContextCapture konnte Skand erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen erzielen. Auf einer Fläche von 6,5 Hektar hätte die Gebäudehülleninspektion des Brunswick Campus normalerweise mindestens einen Monat gedauert. Die Erfassung von Drohnenbildern für dieses Projekt dauerte jedoch nur dreieinhalb Tage, und die Verarbeitungszeit für das Modell betrug nur zwei Tage, sodass das Projekt fast viermal schneller als mit der Photogrammetrie-Engine ausgeführt werden konnte, die zuvor für ähnliche Projekte verwendet worden war. Skand lieferte innerhalb von sieben Tagen einen Inspektionsbericht mit einem 3D-Campusmodell für 80.000 AUD, was 70.000 AUD günstiger war als das geschätzte Budget. Skand geht davon aus, dass sich die Verarbeitungszeit innerhalb der nächsten sechs Monate dadurch auf nur 72 Stunden verkürzen wird, dass Bilder, die bei der Erstverarbeitung fehlgeschlagen sind, mit einer weiteren Runde von überwachtem maschinellem Lernen und Testen der Lösungsalgorithmen wiederverwendet werden. Diese Lösung erhöht auch die Sicherheit, da bei Dach- und Fassadeninspektionen keine Kollegen mehr den Boden verlassen müssen. Die Lösung ist schneller, weil die Arbeiten automatisch am Computer ausgeführt werden können, und sie ist um 60 % preiswerter als herkömmliche Inspektionsmethoden. Die Analyse ist regionsübergreifend konsistent, wodurch sie genauer wird.

Software

Die Qualität der ContextCapture-Ergebnisse und die Genauigkeit der Fehlerzuordnung waren weitaus höher als bei früheren Ausgaben, die in verschiedenen Photogrammetrie-Engines modelliert wurden. ContextCapture wurde zur Unterstützung der Webanwendung von Skad für dieses Projekt verwendet. ContextCapture ermöglichte es Skand außerdem, das 3D-Realitätsraster auf der Grundlage von 2D-Bildern zu erstellen. Mit der Anwendung konnte Skand mithilfe von Wärmebildern nicht nur thermische Signaturen von mechanisch-elektrischen Objekten erkennen, sondern auch Wasserlecks in Dachisolierungsmethoden. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) in ContextCapture hat Skand 16 Fehlerkategorien sowohl auf Dächern als auch auf Fassaden formuliert, darunter Risse, Moos, Algen, Flechten und andere Formen der Korrosion und des Abbaus von Baumaterial. Die Webanwendung von Skand zeigt das ContextCapture 3D-Realitätsraster mit den erkannten Fehlern an und erstellt einen Inspektions- und Zustandsbericht, der von Power BI bereitgestellt wird.

Project Playbook: ContextCapture

Ergebnis/Fakten
  • Skand wurde beauftragt, mit Unterstützung von ContextCapture eine urbane Erfassung des RMIT-Campus in Brunswick durchzuführen, um Drohnenbilder und -analysen in ein ISO-zertifiziertes Anlagenlebenszyklus-Programm zu integrieren.
  • ContextCapture ermöglichte die Prüfung von Gebäudehüllen fast viermal schneller als bei zuvor verwendeten Fotogrammetrie-Engines.
  • Skand lieferte innerhalb von 7 Tagen einen Inspektionsbericht und ein 3D-Campus-Modell für 80.000 AUD, was deutlich unter dem Budget von 150.000 AUD lag.