Ontsluiting data
Alle ingewonnen beelden worden au- tomatisch voorzien van een tijd- en lo- catie-aanduiding. Dit maakt opnames eenvoudig traceerbaar en aantoonbaar in het veld en één-op-één vergelijkbaar met historische of toekomstige opna- mes. De verkregen inspectie-informa- tie wordt ontsloten en benaderd via een dashboard. Door gegevens online te ontsluiten kunnen meer gebruikers, ge- lijktijdig én op afstand, informatie over diverse assets raadplegen. Een centrale opslag draagt ook bij aan een overzich- telijker, toegankelijker en transparanter beheer van informatie, een efficiënter gebruik van opslagruimte en voorkomt het ontstaan van onnodige duplicaten (dubbele records) of vervelende onze- kerheid over de actualiteit van gege- vens.
Data-analyse
De beelden kunnen worden opgewerkt tot een gedetailleerd 3D-model/pun- tenwolk en een interactieve beeldbank van het kunstwerk. Jasper van der Au- weraert, projectmanager Sobolt: “Daar- voor maken we gebruik van specialis- tische software en fotogrammetrische principes. Dankzij de onderlinge over- lap tussen foto’s is de software op ba- sis van stereobeelden in staat om de beelden aan elkaar te rekenen en tevens hoogte-, diepte- en afstandinformatie te verkrijgen. De driedimensionale weer- gave is volledig interactief en stelt in- specteurs, experts en beheerders, des- gewenst op afstand, in staat om een eenduidig en objectief inzicht te verkrij- gen in de status van het object.”
Artifi cial intelligence Van der Auweraert: “Alle beelden ver- talen we met behulp van kunstmatige intelligentie (artificial intelligence) met beeldherkenningsalgoritmen naar een objectieve signalering en classifica- tie van geconstateerde schadebeelden en gebreken.” Van Dijk: “Gebreken die door de beeldherkenningsalgoritmen zijn gesignaleerd, worden door een ex- pert Instandhouding Kunstwerken in- houdelijk beoordeeld op basis van con- crete risico’s voor het object. Aan de hand van deze signaleringen formuleren we vervolgens een diagnose. Door de inzet van beeldherkenning worden be-
De verschillende stappen in het QBS project
langrijke kenmerken, zoals scheuren en corrosie, automatisch geclassificeerd. We trainen het algoritme in samenwer- king met civiele experts op de tien veel voorkomende gebreken als corrosie, scheuren in staal of beton en vervormin- gen van staalconstructie. Wanneer het algoritme na verloop van tijd voldoen- de is getraind, is de menselijke input vrijwel niet meer nodig en kan het pro- gramma zelf gebreken classifi ceren. De kunstmatige intelligentie wordt namelijk steeds ‘slimmer’ naarmate deze meer beelden analyseert. Met andere woor- den: de opbrengst wordt hoger naar- mate er meer objecten met de QBS op- lossing zijn gedocumenteerd. Alleen in uitzonderlijke gevallen blijft de kennis van een expert nodig, bijvoorbeeld ter controle of verifi catie.”
Doorbraak
Er is een aantal alternatieven mogelijk voor de monitoring van kunstwerken. De meest voor de hand liggende is de standaard conditiemeting met de B2 toestandsinspectie (conform CUR117). Het meest gangbare eindproduct van deze inspectie is een rapport in PDF- format, inclusief foto’s van de schade- beelden en een onderhoudsadvies. Van Dijk: ”De grote doorbraak in het Quick- BrigdeScan-proces is, naast de inzet van drones en het genereren van 3D- modellen, de inzet van Machine Lear- ning en Artifi cial Intelligence. Dit levert de klant eenduidige, herleidbare en re- produceerbare informatie op en maakt het kunstwerkenbeheer steeds slimmer, veiliger en beter.”
Advies- en ingenieursbureau Movares levert de inhoudelijke kennis op het gebied van assetmanagement en onderhoud van kunstwerken in de infrastructuur. John van Dijk, senior adviseur Instandhouding Constructies, 06-51624426,
john.van.dijk@
movares.nl
GeoZICHT is gespecialiseerd in gegevensinwinning met behulp van drones voor onder andere hoogwaardige 3D geodata, 360-graden luchtfotografie en de inspectie van industri- ele assets en civiele infrastructuur. Martijn Arkesteijn, mede-eigenaar GeoZICHT, 06-30392900,
martijn@richtlijngeodesie.nl
Sobolt is ervaren in het toepassen van state-of-the-art kunstmatige intelligentie algoritmen, in het bijzonder op het vlak van beeldherkenning. Jasper van der Auweraert, projectmana- ger Sobolt, 06-40532783,
j.vanderauweraert@
sobolt.com
Nr.2 - 2019 OTAR O Nr.2 - 2019TAR 33
Page 1 |
Page 2 |
Page 3 |
Page 4 |
Page 5 |
Page 6 |
Page 7 |
Page 8 |
Page 9 |
Page 10 |
Page 11 |
Page 12 |
Page 13 |
Page 14 |
Page 15 |
Page 16 |
Page 17 |
Page 18 |
Page 19 |
Page 20 |
Page 21 |
Page 22 |
Page 23 |
Page 24 |
Page 25 |
Page 26 |
Page 27 |
Page 28 |
Page 29 |
Page 30 |
Page 31 |
Page 32 |
Page 33 |
Page 34 |
Page 35 |
Page 36 |
Page 37 |
Page 38 |
Page 39 |
Page 40 |
Page 41 |
Page 42 |
Page 43 |
Page 44 |
Page 45 |
Page 46 |
Page 47 |
Page 48
