Inspeksjon og vedlikehold av bygninger og infrastruktur er en kontinuerlig og viktig oppgave. For å lette denne prosessen benytter vi droner for å samle inn store mengder termiske og dagslysbilder av bygninger og andre konstruksjoner. I dette innlegget skal vi se på hvordan maskinsynsalgoritmer hjelper oss med å prosessere titusenvis av bilder hver natt for å avdekke bygningstekniske avvik og muliggjøre tidlig inngripen.
Innsamling av dronebilder
Droner er utstyrt med termiske og dagslyskameraer som kan ta høyoppløselige bilder av bygninger og infrastruktur. Ved å fly over et område kan dronene raskt og effektivt samle inn store mengder data i form av bilder, som deretter overføres til en sentral lagringsplass for videre analyse.
Forberedelse og forhåndsbehandling av bilder
Før bildene kan analyseres av maskinsynsalgoritmer, må de forberedes og forhåndsbehandles. Dette innebærer blant annet fjerning av støy og artefakter, justering av lysstyrke og kontrast, samt eventuell georeferering og ortorektifisering for å korrigere for perspektiv og kameravinkel.
Maskinsynsalgoritmer for deteksjon av avvik
Maskinsynsalgoritmer benytter avanserte teknikker innen kunstig intelligens og dyp læring for å identifisere og klassifisere objekter og strukturer i bildene. Disse algoritmene kan trenes til å oppdage spesifikke bygningstekniske avvik, for eksempel sprekker, fukt, deformasjoner, korrosjon og annen skade, ved å analysere mønstre og forskjeller i både termiske og dagslysbilder.
Prosessering av titusenvis av bilder hver natt
For å kunne prosessere det store volumet av innsamlede bilder, benytter vi kraftige datamaskiner og servere som kan kjøre maskinsynsalgoritmene parallelt og i høy hastighet. Dette muliggjør analyse av titusenvis av bilder hver natt, noe som igjen fører til rask deteksjon og rapportering av avvik. Resultatene fra algoritmene blir deretter sammenstilt i en rapport som viser plassering og alvorlighetsgrad av de identifiserte avvikene.
Tidlig inngripen og vedlikehold
Ved å identifisere og rapportere bygningstekniske avvik raskt, kan vi gripe inn tidlig og iverksette nødvendige tiltak for å forhindre ytterligere forverring av bygningene og infrastrukturen. Tidlig inngripen er viktig for å minimere kostnadene og ressursbruken forbundet med reparasjoner og vedlikehold. Videre kan denne informasjonen brukes til å prioritere vedlikeholdsarbeid og planlegge ressursallokering på en mer effektiv måte.
Kontinuerlig forbedring av algoritmer
Maskinsynsalgoritmer blir kontinuerlig forbedret gjennom tilbakemelding og læring fra tidligere analyser. Dette betyr at jo flere bilder som prosesseres og analyseres, desto mer nøyaktige og effektive blir algoritmene i deteksjonen av avvik. Dette gjør at vi kan tilpasse og forbedre inspeksjon- og vedlikeholdsprosessene våre over tid, og sikre optimal ytelse og levetid for bygningene og infrastrukturen vi forvalter.
Ved hjelp av maskinsynsalgoritmer kan vi prosessere titusenvis av termiske og dagslysbilder tatt av droner hver natt for å avdekke bygningstekniske avvik. Denne teknologien muliggjør tidlig inngripen og mer effektiv vedlikeholdsplanlegging, samtidig som den bidrar til kontinuerlig forbedring av algoritmene og inspeksjonsmetodene. Maskinsynsalgoritmer har vist seg å være et kraftig verktøy i forvaltningen av bygninger og infrastruktur og vil fortsette å spille en viktig rolle i fremtiden.