Bildbasierte Baufortschrittsüberwachung

205 219 In diesem Kapitel wird die Automatisierung der Bauphasenüberwachung vorgestellt. Als Eingabemodalität dienen Bilder, welche Informationen über den Baufortschritt oder Logistikmöglichkeiten enthalten. Die Überwachung besteht im Wesentlichen aus zwei Teilen. Zuerst wird die Kameraposition inne...

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Bibliographic Details
Main Authors: Koulakis, Marios, Albrecht, Alexander, Wagner, Martin, Richter, André, Andres, Florian, Roitberg, Alina, Petereit, Janko, Stiefelhagen, Rainer
Format: Other/Unknown Material
Language:German
Published: 2024
Subjects:
Online Access:https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/467830
https://doi.org/10.1007/978-3-658-42796-2_12
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spelling ftfrauneprints:oai:publica.fraunhofer.de:publica/467830 2024-06-09T07:45:43+00:00 Bildbasierte Baufortschrittsüberwachung Koulakis, Marios Albrecht, Alexander Wagner, Martin Richter, André Andres, Florian Roitberg, Alina Petereit, Janko Stiefelhagen, Rainer 2024 https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/467830 https://doi.org/10.1007/978-3-658-42796-2_12 de ger #PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE# Künstliche Intelligenz im Bauwesen. Grundlagen und Anwendungsfälle doi:10.1007/978-3-658-42796-2_12 https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/467830 book article 2024 ftfrauneprints https://doi.org/10.1007/978-3-658-42796-2_12 2024-05-16T09:23:54Z 205 219 In diesem Kapitel wird die Automatisierung der Bauphasenüberwachung vorgestellt. Als Eingabemodalität dienen Bilder, welche Informationen über den Baufortschritt oder Logistikmöglichkeiten enthalten. Die Überwachung besteht im Wesentlichen aus zwei Teilen. Zuerst wird die Kameraposition inner- oder außerhalb des Gebäudes lokalisiert, im zweiten Schritt werden aus den Bildern Objekte und Oberflächen von Interesse extrahiert. Die Lokalisierung erfolgt durch die Erkennung von Gebäudemerkmalen, wie Kanten, Türen und Fenstern, welche auf das BIM-Modell referenziert werden. Die Lokalisierung wird durch eine Echtzeitlokalisierung gestützt. Durch die Verwendung von einem Barometer können z. B. Doppeldeutigkeiten bzgl. des Stockwerks aufgelöst werden. Im zweiten Teil der Fortschrittsüberwachung wird das Bild ausgewertet. Folgende Fragestellungen stehen dabei im Fokus: Erkennung von Defekten, Verfügbarkeit von Lagerraum und Füllstand von Container. Der beschriebene Prozess wurde im Rahmen des BMBF-Projekts ESKIMO entwickelt und auf Baustellendaten der Anwendungspartner evaluiert. Neben der wissenschaftlichen Methodik sollen auch die Erfahrungen, welche in realen Szenarien gesammelt worden sind, vorgestellt werden. Other/Unknown Material eskimo* Publikationsdatenbank der Fraunhofer-Gesellschaft 205 219 Wiesbaden
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description 205 219 In diesem Kapitel wird die Automatisierung der Bauphasenüberwachung vorgestellt. Als Eingabemodalität dienen Bilder, welche Informationen über den Baufortschritt oder Logistikmöglichkeiten enthalten. Die Überwachung besteht im Wesentlichen aus zwei Teilen. Zuerst wird die Kameraposition inner- oder außerhalb des Gebäudes lokalisiert, im zweiten Schritt werden aus den Bildern Objekte und Oberflächen von Interesse extrahiert. Die Lokalisierung erfolgt durch die Erkennung von Gebäudemerkmalen, wie Kanten, Türen und Fenstern, welche auf das BIM-Modell referenziert werden. Die Lokalisierung wird durch eine Echtzeitlokalisierung gestützt. Durch die Verwendung von einem Barometer können z. B. Doppeldeutigkeiten bzgl. des Stockwerks aufgelöst werden. Im zweiten Teil der Fortschrittsüberwachung wird das Bild ausgewertet. Folgende Fragestellungen stehen dabei im Fokus: Erkennung von Defekten, Verfügbarkeit von Lagerraum und Füllstand von Container. Der beschriebene Prozess wurde im Rahmen des BMBF-Projekts ESKIMO entwickelt und auf Baustellendaten der Anwendungspartner evaluiert. Neben der wissenschaftlichen Methodik sollen auch die Erfahrungen, welche in realen Szenarien gesammelt worden sind, vorgestellt werden.
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Künstliche Intelligenz im Bauwesen. Grundlagen und Anwendungsfälle
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