• Skand Pty. Ltd.

    通过机器学习和实景建模为皇家墨尔本理工大学 Brunswick 校区的建筑围护结构检查提供支持

    澳大利亚,维多利亚

项目概要

    • Skand Pty Ltd – Building Envelope Inspection Powered by Machine Learning and Reality Modeling for RMIT University Brunswick Campus_v2

项目

总部位于墨尔本的初创公司 Skand Pty. Ltd. 负责对皇家墨尔本理工学院 (RMIT) Brunswick 校区进行城市数据采集。这家澳大利亚公立研究大学希望将无人机采集的数据和分析结果整合到其屡获殊荣的 40 年资产生命周期项目中,该项目已通过 ISO 认证。为了更好地管理资产,RMIT 希望创建一个 Brunswick 校区的数字模型,更新以前的二维正射影像表示。这个造价 150,000 澳元的项目占地 6.5 公顷,由 6 栋不同规模和建材的建筑组成,这些建筑都将纳入 RMIT 资产生命周期项目中。Skand 需要对施工现场进行公正的分析,施工现场包括分类的层级并且与符合 ISO 标准的资产管理系统集成。

解决方案

Skand 使用 Phantom 4 Pro 无人机往返三次采集了项目现场的图像。每一次都比上一次更接近资产,直到达到法定的最低高度。然后,Skand 使用 ContextCapture 支持的 Web 应用程序将无人机图像和分析结果集成到了经 ISO 认证的资产生命周期项目中。Skand 能够接收航拍和地面采集的二维图像,并将它们转换成映射在三维实景模型中的有意义的数据集。然后在线发布该网格,详细说明任何所需采取的行动或干预的条件和优先级。使用机器学习,项目团队对无人机采集的图像进行了分析,以确定图像集的质量是否满足处理条件。一旦认为质量达到要求,团队就会处理这些图像,将二维图像拼接到三维表面。

成果

通过使用无人机和 ContextCapture,Skand 节省了大量时间和成本。占地超过 6.5 公顷的 Brunswick 校区的建筑围护结构检查通常至少需要一个月时间。然而,这个项目使用无人机采集图像只用了三天半的时间,模型处理只用了两天时间,与以前在类似项目上采用摄影测量引擎相比,项目的进展速度加快了近四倍。Skand 在七天内将三维校区模型的检查报告发送到了网络平台,成本为 80,000 澳元,比预算减少了 70,000 澳元。Skand 希望通过再开展一次受监督的机器学习循环利用首次处理失败的图像并测试解决方案算法,在接下来的六个月内将处理时间缩短到仅 72 小时。这款解决方案还可提高安全性,同事无需离开地面便能检查屋顶和外墙。而且运行速度更快,可以在计算机上自动执行工作,而且比传统的检查方法便宜 60%。各地区的分析结果将保持一致,提供更加准确的分析。

软件

与先前在不同摄影测量引擎中建模的输出相比,ContextCapture 的输出质量和测绘缺陷的准确性要高很多。ContextCapture 用于为此项目提供 Skand Web 应用程序支持。ContextCapture 还允许 Skand 根据二维图像创建三维实景模型。通过该应用程序,Skand 不仅可以使用热成像技术检测机电资产的热特征,还可以采用屋顶绝缘方法检测漏水现象。在 ContextCapture 中使用人工智能 (AI),Skand 创建了屋顶和外墙的 16 种缺陷类别,包括裂缝、苔藓、藻类、冲撞以及其他形式的腐蚀和建材退化。Skand 的 Web 应用程序可显示 ContextCapture 三维实景模型,并将检测到的缺陷绘制出来,创建由 Power BI 提供支持的检查和状态报告。

项目解决方案手册ContextCapture

成果/现状
  • Skand 的任务是借助 ContextCapture 对 RMIT 的 Brunswick 校区进行城市数据采集,将无人机采集的图像和分析结果集成到经 ISO 认证的资产生命周期项目中。
  • 相比以前使用的摄影测量引擎,使用 ContextCapture,建筑围护结构检查的速度可加快近四倍。
  • Skand 在 7 天内以 80,000 澳元的价格提交了一份检查报告和三维校区模型,远远低于 150,000 澳元的预算。