AUZUKA (Automatische Zustandsanalyse durch virtuelle Begehung)

Aufgabenstellung

Ziel des Verbundvorhabens AUZUKA war es, für Betreiber von Entwässerungsnetzen Arbeitsmittel zu entwickeln, mit denen der Zustand der Kanalisation automatisiert erfasst und visualisiert wird.

Es wurden zwei Hauptziele verfolgt:

• Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglicht eine (Teil-)Automatisierung der aufwändigen manuellen Schadenserfassung
• Entwicklung eines neuartigen Inspektionssystems zur 3D-Erfassung von Kanälen

Vorgehensweise

Im Projekt entstand eine umfassende Inspektionssoftware, die ein KI-basiertes Assistenzsystem zur Schadenserkennung beinhaltet. Mit einer Trefferquote von durchschnittlich mehr als 80 % erkennt und markiert die KI unterschiedliche Schadensbilder. Die Fachkräfte können ihre Auswertung auf Grundlage der KI-Vorerfassung durchführen und entsprechende Ergänzungen und Korrekturen vornehmen. Die Arbeit der Inspekteure kann schneller und effizienter erfolgen.

Die Veröffentlichung und das Poster von Herrn Ha, Fraunhofer IAIS und Frau Schalter, P&P als Co-Autorin mit dem Titel „Automatic Defect Detection in Sewer Network using Deep Learning based Object Detector“ wurde auf der IMPROVE 2023 im April in Prag (3. International Conference on Image Processing and Vision Engineering – IMPROVE) präsentiert. Herr Ha ist für das Poster mit dem Preis „IMPROVE 2023 Best Poster Award“ ausgezeichnet worden.