上敦所代理的 AXXON ONE 智慧影像辨識平台，應用在國內多項公民營工地管理
電腦視覺正在對建築行業產生巨大影響！ 探索建築公司的最佳人工智慧視覺應用。
電腦視覺正在對建築行業產生巨大影響！ 透過自動化任務、降低成本和提高準確性，電腦視覺技術改變了我們制訂建築人工智慧專案計劃的方式。 在本報導中，我們將探索電腦視覺在建築中的一些最令人興奮的應用。
Edge AI 和電腦視覺透過在專案現場，提供即時資訊和可擴充的分散式智慧，為建築行業的新應用提供了支援。 這使得施工經理能夠做出更好的決策，減少浪費並提高效率。
建築裝置檢測和追蹤
此外，透過追蹤裝置的存在和移動，機器學習可以辨識起重機、推土機、挖掘機和裝載機。 因此，施工經理可以確保機器被有效地使用，並減少特定區域（感興趣的地區）的等待時間。
不同變體的智慧解決方案，使用物體檢測演算法來檢測建築車輛，並防止機械堵塞人行道或出口。
資產管理和維護
電腦視覺可用於追蹤建築資產的狀況。 這有助於資產管理，因為它允許經理追蹤哪些資產需要維修或更換。 它還可以幫助維護，因為當資產開始磨損並需要維修或更換時，它可以提醒工人。透過使用人工智慧驅動的視覺智慧，可以改善資產的壽命，減少浪費，並減少和縮短昂貴的中斷和延遲。 此外，維護對於滿足安全標準和遵守法律要求非常重要。
自動品質控制
電腦視覺可用於建築材料的自動化品質控制。 透過使用攝影機感測器，來檢測和辨識材料中的不規則性，可以使用電腦視覺來確保施工過程儘可能準確。 這有助於減少錯誤數量，提高成品的整體品質。
這可以透過在生產過程中，早期發現錯誤來幫助節省時間和金錢。 例如，一家建築公司可以使用人工智慧視覺來自動檢查建築專案中，使用的混凝土的品質。 如果發現任何缺陷，公司可以在造成進一步損害之前採取糾正措施。
建築材料自動化品質控制的例子包括：
- 使用感測器來檢測和辨識材料中的不規則性
- 檢查材料的一致性
- 監控材料的顏色
- 檢查材料的尺寸
- 檢測和辨識材料中的缺陷
- 對材料類型進行分類
危險品標誌辨識
使用電腦視覺演算法辨識危險品標誌，是快速準確地辨識危險品的有效方法。 透過使用深度學習演算法，可以訓練電腦視覺系統來檢測、辨識和分類與危險材料和物質（如爆炸物、易燃液體、放射性物質和腐蝕性物質）相關的標誌。
這種施工技術允許更高效的安全協議，和控制危險材料，同時減少人為錯誤的可能性。 此外，將電腦視覺技術應用於標誌辨識，有助於其他與安全相關的任務，例如監測危險區域、即時風險評估和設施中的人員跟蹤。
帶有人工智慧視覺的自動檢查
電腦視覺可用於自動檢查個人防護裝備（PPE），檢查建築車輛和機器，或檢測建築工地的環境安全隱憂。 這為建築公司節省了大量時間，因為它消除了手動檢查的需要，同時確保了一致和主觀的檢查結果。
使用智慧視覺分析，公司可以自動評估材料和工藝的品質。 這使得確保符合標準並減少缺陷的可能性成為可能。
流程最佳化和追蹤
電腦視覺技術可用於追蹤建築專案的進度。 這對專案經理非常有幫助，因為它允許他們瞭解專案的進展情況，並及早辨識任何潛在問題。 這使得專案經理能夠最佳化施工過程，並確保專案按時在預算範圍內完成。
在建築中，人機互動（HCI）用於幫助管理流程和監控廣泛的任務。 例子包括
- 檢測工人違反安全協議（事件檢測）
- 確保使用正確的建築材料（類型分類）
- 檢查建築工地的安全隱憂
- 監控建築材料的顏色（電纜顏色辨識等）
- 建築材料的尺寸檢查
- 檢測和辨識建築材料中的缺陷（異常檢測）
用人工智慧視覺讀取類比錶盤
影像辨識應用程式，可用於讀取類比錶盤和顯示器。 指標的數位化和從機器上讀取顯示器，使得無需工人親自前往裝置，並讀取這些資訊即可使用這些資訊。
此類應用可以在物聯網規模上實現，以提供即時資訊（見 AIoT）。 這可以更好、更快速地做出決策，並提高安全性，因為工人不再需要前往潛在危險區域進行讀數。
例如，深度學習模型可以被訓練為閱讀：
- 撥號指示器
- 壓力錶
- 等級指標
- 溫度表
- 流量計
測量距離和體積
人工智慧和機器學習應用程式，可用於估計距離、角度和其他維度。 這可以幫助完成建立藍圖和繪製建築工地圖等任務。
此外，電腦視覺可用於測量建築材料的體積。 這有助於規劃和預算，因為它允許建築公司，準確估計他們需要多少材料。
一個例子是使用帶有電腦視覺演算法的攝影機或無人機（UAV），來測量建築專案期間移動的地球體積。 或者，可以結合計算建築工地的卡車數量，來估計裝載到卡車上的材料量。
與測量或使用測量輪等傳統方法相比，基於視覺的技術提供了一種更準確的測量體積的方法。
基礎設施的 3D 掃描
電腦視覺也可用於建立現有結構的竣工模型。 這對於涉及翻新或擴建現有建築的建築專案特別有用。
點雲演算法是理解物體或房間 3D 形狀的一種方式，在建築和工程中有許多用例。 他們的工作方式是從許多不同的角度，拍攝物體的照片，然後將所有圖片組合成一個 3D 影像。 點雲可用於建立物件模型，或分析物件之間的距離。
室外和室內測繪
電腦視覺可用於室外和室內測繪應用。 戶外地圖主要用於導航任務，而室內地圖可用於各種目的，例如追蹤建築物或區域中人員或物體的位置。基於人工智慧的對映應用程式，通常使用分散式邊緣運算系統，來應用深度學習進行大規模影像辨識。 有多種電腦視覺演算法可用於對映：
- 特徵檢測演算法，可用於辨識影像中的突出特徵，如角落或邊緣。
- 追蹤演算法可用於追蹤影像中物體的移動。 這允許即時理解影像串流。
- 立體聲重建演算法，可用於從普通 RGB 或雙鏡頭攝影機，提供的兩個或多個影像中建立環境的 3D 模型。
安全和保全監控
電腦視覺透過隨時監控工人的周圍環境，有助於提高建築業的安全性和保障。 現代機器學習分析可以自動檢測異常事件。 這可以用來檢測危險事件，例如人們靠近重型建築機械。
此外，安全攝影機可以幫助阻止，建築工地上的犯罪和破壞行為。 電腦視覺廣泛用於安全和監控應用，用於監控大型工地，並檢測建築工地上的入侵者或未經授權的活動。
自動施工區檢測
電腦視覺可用於自動檢測和分類施工區域，以幫助提高施工現場的安全和保障。 這是透過使用攝影機捕捉建築工地的影像，然後使用機器學習演算法，來辨識影像中的不同區域來完成的。此外，建築工地可以分成虛擬區域，使建築經理能夠快速輕鬆地追蹤工作正在進行的位置，並定位任何潛在危險。
人工智慧視覺材料管理
攝影機視覺以多種方式用於材料管理。 一個流行的應用程式是自動辨識和分類圖像或影像串流中的建築材料。 這可用於庫存管理、追蹤材料使用情況等。另一個應用是預測專案所需的材料數量。 透過瞭解圖像或影像中，物體的大小和形狀，我們可以更好地估計所需的材料量。 這有助於避免訂購過多或過少的材料，並最佳化物流以節省時間和金錢。
一些可以用人工智慧視覺檢測、分類和管理的材料示例包括混凝土元素、磚塊、管道、電線、電纜、釘子、螺絲或牆。 根據物件大小和環境，機器學習演算法需要重新訓練和佈署，作為多步電腦視覺管道的一部分。
智慧勞動力管理
電腦視覺可以透過追蹤工人、車輛和裝置在建築工地上的移動，來幫助勞動力管理。 在建築工地的關鍵點設定攝影機的電腦視覺也可以監控施工過程本身的品質。 這項技術可以應用於評估分包商提供的服務的交付和品質。
生成的見解可用於建立工作現場地圖，然後可用於辨識潛在的危害。 如果發現潛在威脅，連線的 AIoT 應用程式，可以向處於危險中的工人傳送警告或提供報告，以引導人們對高風險情況的關注，並改進培訓和指導。
此外，人工智慧技術系統幫助經理規劃和最佳化工作流程，並提高營運效率。 例如，人工智慧視覺分析可以辨識建築工地區域的工人短缺，並幫助最佳化輪班，或將工人重定向到需要他們的地方。 此類應用有助於防止昂貴的延遲或中斷。
建築物結構缺陷的檢測
深度學習和影像處理技術，也可用於檢測建築物和橋樑的結構缺陷。 透過收集結構的影像資料，並使用電腦視覺演算法進行分析，可以檢測和辨識缺陷。
應用人工智慧視覺來檢測結構缺陷
這種基礎設施分析有助於確保結構安全，不會對該地區的人或財產構成危險。 在某些情況下，這些資訊對於評估責任風險、財產價值或保險費用很有用。
結構缺陷檢測的一些例子包括：
- 檢測結構中的裂縫
- 檢測結構中錯位或故障的接頭
- 辨識有缺陷的建築材料
- 辨識鬆動或缺失的螺栓或螺絲
- 檢查是否有腐蝕或水損壞的跡象
- 檢測結構中的運動或位移
建築車輛辨識
自動車牌辨識（ANPR）在建築工地有助於控制交通。 電腦視覺應用程式可以分析來自普通閉路電視，或安全攝影機的即時影像饋送，以辨識車牌號。
這些資訊可以幫助經理追蹤進出建築工地的車輛。 這有助於透過知道誰正在進入或離開不同區域來確保安全 —— 無需依賴人工操作員。 自動車牌辨識也可以辨識沒有適當許可證，或參與可疑活動的車輛。
這種車輛辨識的非接觸式自動化減少了管理工作量，減少了擁堵和等待時間。 這些見解可以幫助追蹤和最佳化時間表、網站佈局和程序。
底線
電腦視覺在建築中的應用廣泛多樣。 透過使用人工智慧視覺來檢測、分類和管理材料、工人和車輛，施工經理可以最佳化運營並確保現場安全。
隨著技術的不斷發展，電腦視覺在建築中的更多應用在技術上變得可能，並且具有成本效益。 分散式電腦計算機視覺基礎設施是建築中人工智慧應用效率最佳化的驅動力。
從電腦視覺開始
Viso Suite 是世界上唯一的端到端攝影機視覺平臺，供組織構建、實施和擴充套件自定義應用程式。 與我們聯絡並請求產品演練。
0 comments:
張貼留言