• Skand Pty. Ltd.

    Creazione di un'ispezione degli involucri degli edifici basata sul machine learning e sul reality modeling per il campus di Brunswick della RMIT University

    Victoria, Australia

Sintesi del progetto

Progetto

Skand Pty. Ltd., una start-up con sede a Melbourne, ha avuto il compito di condurre un'acquisizione urbana del campus di Brunswick del Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT). L'università di ricerca pubblica australiana desiderava integrare l'acquisizione e l'analisi dei dati dei droni nel pluripremiato programma del ciclo di vita degli asset di 40 anni, certificato ISO. Per gestire meglio le risorse, il RMIT desiderava creare una versione digitale del campus di Brunswick, aggiornando la precedente rappresentazione in ortofoto 2D. L'area del progetto da 150.000 dollari australiani copre 6,5 ettari e sei edifici (di varie dimensioni e materiali) che sarebbero tutti incorporati nel programma del ciclo di vita degli asset del RMIT. Skand aveva bisogno di condurre un'analisi imparziale del sito che includesse livelli di categorizzazione e integrasse un sistema di gestione degli asset conforme agli standard ISO.

Soluzione

Skand ha utilizzato un drone Phantom 4 Pro per acquisire immagini del sito del progetto, conducendo tre passaggi del drone. Ogni passaggio era sempre più vicino all'asset fino al limite minimo consentito dalla legge. Skand ha quindi utilizzato la sua applicazione Web, supportata da ContextCapture, per integrare le immagini e l'analisi dei droni nel programma del ciclo di vita degli asset certificato ISO. Skand è stata in grado di acquisire immagini 2D aeree e terrestri e di trasformarle in set di dati significativi mappati in una mesh realistica 3D. Questa mesh è stata quindi pubblicata online, con una descrizione dettagliata della condizione e della priorità per qualsiasi azione o intervento richiesto. Con l'utilizzo del machine learning, il team di progetto ha eseguito analisi sulle immagini acquisite dal drone per determinare se il set di immagini era di qualità sufficiente per l'elaborazione. Una volta giudicate di buona qualità, il team ha elaborato le immagini per unire le immagini 2D in una superficie 3D.

Risultati

Con l'utilizzo di droni e ContextCapture, Skand ha realizzato notevoli risparmi in termini di tempo e costi. Essendo un'area di oltre 6,5 ettari, l'ispezione degli involucri degli edifici del campus di Brunswick avrebbe normalmente richiesto almeno un mese. Invece l'acquisizione delle immagini dei droni ha richiesto tre giorni e mezzo, più altri due per l'elaborazione del modello, consentendo di completare il progetto quasi quattro volte più velocemente che con il motore di fotogrammetria utilizzato in precedenza in casi simili. Skand ha consegnato un report di ispezione con un modello di campus 3D nella piattaforma web in sette giorni a un costo di 80.000 dollari australiani, inferiore di 70.000 dollari australiani rispetto al budget stimato. Skand prevede che il tempo di elaborazione sarà ridotto ad appena 72 ore entro i prossimi sei mesi, riciclando le immagini che non hanno superato l'elaborazione iniziale con un altro ciclo di machine learning supervisionato e testando gli algoritmi della soluzione. Questa soluzione migliora anche la sicurezza, poiché le ispezioni sul tetto e sulla facciata frontale non richiedono che i colleghi lascino il terreno. È più veloce perché il lavoro può essere eseguito automaticamente sui computer ed è più economico del 60% rispetto alle ispezioni tradizionali. L'analisi è coerente in tutte le regioni, rendendola più accurata.

Software

La qualità dei risultati e la precisione dei difetti di mappatura di ContextCapture sono state molto maggiori rispetto ai risultati precedenti modellati in diversi motori di fotogrammetria. ContextCapture è stato utilizzato per supportare l'applicazione web di Skand per questo progetto. ContextCapture ha anche consentito a Skand di creare la mesh realistica 3D in base a immagini 2D. L'applicazione consente a Skand di utilizzare immagini termiche non solo per rilevare le tracce termiche di asset meccanici-elettrici, ma anche le perdite d'acqua nei metodi di isolamento del tetto. Con l'utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) all'interno di ContextCapture, Skand ha creato 16 categorie di difetti sui tetti e sulle facciate: crepe, muschi, alghe, confusione e altre forme di corrosione e degradazione del materiale di costruzione. L'applicazione web di Skand visualizza la mesh realistica 3D di ContextCapture con i difetti rilevati mappati, creando un report di ispezione e condizione basato su Power BI.

Playbook del progetto: ContextCapture

Risultati/dati
  • Skand ha ricevuto il compito di effettuare una scansione del campus di Brunswick del RMIT con ContextCapture, per integrare le immagini e l'analisi dei droni in un programma certificato ISO per il ciclo di vita degli asset.
  • ContextCapture ha consentito un'ispezione degli involucri degli edifici quasi quattro volte più veloce rispetto ai motori con fotogrammetria utilizzati in precedenza.
  • Skand ha fornito un report di ispezione e un modello di campus 3D in 7 giorni per 80.000 dollari australiani, significativamente inferiore al budget che era di 150.000 dollari.