Die Herausforderung
Eine Stadtverwaltung wollte die Überwachung der Vorschriften auf Baustellen vollständig automatisieren und zurückgelassenen Bauschutt erkennen – etwa Ziegel, Zementblöcke, Sandhaufen sowie Metall- und Holzstangen.
Die Lösung sollte den menschlichen Aufwand bei Inspektionen minimieren und so sowohl Personalkosten als auch die Dauer jeder Inspektion senken.
Unsere Lösung
Wir haben unsere eigene Computer-Vision-Technologie für Objekterkennung, Klassifizierung und Segmentierung eingesetzt, um 25 Klassen von Bauschutt in Drohnenbildern zu erkennen. Dazu haben wir ein GIS-Dashboard entwickelt, in dem Nutzer eine Baustelle auswählen und den gesamten dort erkannten Schutt sehen.
Zu jeder Erkennung meldet das System die geschätzte Größe (Fläche) des Schutts – für einzelne Objekte und für Cluster gleichartiger Objekte – sowie die Anzahl der erkannten Objekte. Die Erkennungsergebnisse stehen über APIs bereit, sodass sich die Lösung in praktisch jedes andere System integrieren lässt.
- Erkennung, Klassifizierung und Segmentierung von 25 Bauschutt-Klassen
- GIS-Dashboard zur Auswahl einer Baustelle und Anzeige des gesamten erkannten Schutts
- Flächenschätzung für einzelne Objekte und gleichartige Cluster sowie Objektzählung
- APIs zur Abfrage der Erkennungsergebnisse und zur Integration in andere Systeme
Das Ergebnis
Mehrere Stadtverwaltungen haben die Lösung eingeführt – ein Beleg für ihre operative und wirtschaftliche Wirksamkeit.
Nach Schätzungen des Kunden spart das System 320 Arbeitsstunden pro Monat und senkt die durchschnittlichen Inspektionskosten um 40 %.
