Digitaler Zwilling Objekterkennung leicht gemacht: Mit KI Assets schnell exakt lokalisieren

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Framence aus dem südhessischen Bensheim hat ein besonderes Verfahren der Objekterkennung entwickelt, um den exakten Standort jeglicher Objekte und Assets innerhalb eines Bauwerks in Sekundenschnelle zu identifizieren. Dafür setzt das junge Tech-Unternehmen auf einfache Kamerabilder in Kombination mit KI und Bilderkennungsmethoden.

Das Auffinden jeglicher Objekte in großen, oft komplexen Gebäuden bleibt stets eine echte Herausforderung und ist immer mit erheblichem Aufwand verbunden. Oft sind Grundrisspläne veraltet und Gebäudeinformationen unzureichend. Aus verständlichen Kostengründen sowie aus Zeitmangel bleibt die Dokumentation häufig unvollständig. Gebäude sind jedoch schnell sich verändernde Gebilde, und das dauerhaft. Dies verschärft die Situation mangelhafter Dokumentation deutlich. Personalmangel einerseits und starke Fluktuation in der Belegschaft andererseits tun ein Übriges. Zwar könnten BIM-Modelle hier hilfreich sein, sie verursachen aber wiederum einen hohen zeitlichen Aktualisierungs- und Pflegeaufwand. Was also ist die Lösung?

Verfahren für die Objekterkennung

Abhilfe schaffen können hier fotorealistische digitale Zwillinge – realitäts- und maßstabsgetreue, virtuelle Kopien von Gebäuden. Insbesondere bereits während der Bauphase lohnt es sich in einen solchen digitalen Zwilling zu investieren. Dabei sollte dieser möglichst schnell, einfach und kostengünstig zu erstellen sein – auch die Aktualisierung sollte unkompliziert verlaufen, damit der Zwilling regelmäßig und ohne weiteren Zeitaufwand auf dem neuesten Stand gehalten werden kann. Framence hat hierfür ein besonders günstiges Verfahren entwickelt, die die Realität fotorealistisch abbilden, vergleichbar mit Google Street View.

Aus einfachen Fotos, die mittels handelsüblicher Digitalkameras gemacht werden, wird ein fotorealistischer digitaler Zwilling von ganzen Umgebungen, zum Beispiel Baustellen oder Gebäuden, errechnet. Dank komplexer mathematischer Verfahren und Künstlicher Intelligenz (KI) wird der Digital Twin um eine zentimetergenaue Präzision ergänzt, wodurch Nutzer in der Lage sind, präzise Messungen direkt im digitalen Zwilling vorzunehmen.

Eine manuelle Nachmodellierung, wie bei anderen Methoden zur Erstellung von digitalen Zwillingen üblich, ist nicht mehr notwendig. Da die browserbasierte Software herstelleragnostisch ist, können jegliche Informationen aus Fremdsystemen wie Dashboards, Anleitungen, oder Videos, in den Zwilling eingebunden und präzise am jeweiligen Objekt angezeigt werden. Zum Einsatz der hardwareunabhängigen Software wird nur ein Endgerät mit Internetverbindung benötigt.

Um den dynamischen Entwicklungen im Lebenszyklus eines Bauwerks gerecht zu werden und diese umfassend zu dokumentieren, integriert das Unternehmen eine durchgängige Zeitschiene. Sämtliche Aufnahmen werden nicht nur in einem 3D-Koordinatensystem verortet, sondern auch zeitlich klassifiziert. Bei Umbauten oder Modernisierungen werden neue Bilder gemacht, die die älteren ersetzen. Dabei werden die alten Bilder chronologisch archiviert und sind bei Bedarf jederzeit abrufbar. Mithilfe des Zeitschienenreglers haben Anwender die Möglichkeit, in vergangene Tage, Monate oder Jahre zurückzugehen und die Umgebung zu betrachten. Auf diese Weise können zum Beispiel bereits ausgetauschte Objekte oder mittlerweile versteckte technische Gebäudeausrüstung erneut begutachtet werden.

Assets finden leicht gemacht - dank Objekterkennung

Da die genaue Identifikation und Lokalisierung von Assets sich in großen, komplexen Bauwerken als eine mühsame und zeitraubende Aufgabe gestaltet, kann ein solcher Digital Twin als digitaler, stets aktueller Grundriss des Gebäudes, das es repräsentiert, dienen. Um die Suche nach Objekten zu beschleunigen, hat das Unternehmen eine KI-gestützte Methode zur bildbasierten Objekterkennung entwickelt. Bauingenieure und Planer können dank dieser Funktion einfach ein Beispiel des gesuchten Objekts direkt im digitalen Zwilling mit der Maus markieren. Die KI-gestützte Software analysiert das markierte Objekt und versteht, welches Asset gesucht wird. Automatisch werden alle relevanten Objekte im digitalen Zwilling gefunden, visualisiert und mit dem exakten Standort angezeigt. Der Vorteil dabei ist, dass auch Asset-Kombinationen wie komplexe Lüftungsanlagensysteme oder wiederkehrende Möbeleinheiten wie Schreibtische mit dazugehörigem Stuhl im digitalen Zwilling lokalisiert werden können.

Darüber hinaus ermöglicht die Software auch das textbasierte Suchen nach Objekten. Durch einfache textbasierte Beschreibungen und ihrer Eingabe in eine klassische Suchleiste können Techniker nach Objekten in ihrem digitalen Zwilling suchen. Die KI-gestützte Software versteht die Beschreibung des gesuchten Assets und identifiziert automatisch die relevanten Objekte im digitalen Zwilling, inklusive visueller Darstellung und genauer Standortangabe.

Diese neue Technologie ermöglicht es, in kürzester Zeit die genaue Position von Objekten oder Bauelementen zu identifizieren, ohne auf traditionelle Methoden zurückgreifen zu müssen. Die Optimierung der Arbeitsabläufe durch die bild- und textbasierte Objekterkennung trägt laut dem Softwarehaus somit maßgeblich dazu bei, Effizienzsteigerungen in der Planung, Umsetzung und Instandhaltung von Bauvorhaben zu realisieren. Bauingenieure, Planer und Techniker können ihre Ressourcen effektiver einsetzen und sich auf die Planung und Instandhaltung der Bauwerke konzentrieren, da die lästige Suche nach Objekten und Assets erheblich erleichtert wird.