Infrastrukturüberwachung mit Satellitenbildern

Die derzeitige Überwachung des Zustands großer Infrastrukturen erfolgt aus der Luft und auf dem Land, was sehr komplex und kostspielig ist. Die Erkennung von Vorfällen ist ausschlaggebend für die Einleitung oder Durchführung von Abhilfemaßnahmen, sodass die korrekte Identifizierung und Dokumentation von Anomalien eine grundlegende Rolle bei der Überwachung, der Instandhaltung und dem Betrieb der verschiedenen Abschnitte des Netzes spielt.

Die Überwachung und Kontrolle basiert auf der Integration mehrerer verfügbarer und aus Satellitenbildern gewonnener Datenquellen, die mithilfe von Deep Learning analysiert und verarbeitet werden, um die Verwaltung zu verbessern, die Kosten zu senken und die Effizienz der Überprüfungsinspektionen zu erhöhen.

Ziele

• Verbesserung und Optimierung des Überwachungsmanagements
• Intelligente Überwachung von großen Infrastrukturen
• Incident Management und Interaktion mit dem Bildanalyse-Back-End
• Strategischer Bericht über die Entwicklung des Überwachungssystems

Die derzeitige Überwachung des Zustands großer Infrastrukturen erfolgt aus der Luft und zu Lande, was sehr komplex und kostspielig ist. Die Erkennung von Vorfällen entscheidet über den Beginn oder die Durchführung von Abhilfemaßnahmen, sodass die korrekte Identifizierung und Dokumentation von Anomalien eine grundlegende Rolle bei der Überwachung, der Wartung und dem Betrieb der verschiedenen Netzabschnitte spielt.

Was wir tun

Wir verwenden Satellitenbilder, die wir mithilfe von Bildverarbeitungsprozessen analysieren. Wir werten die Ergebnisse in fortgeschrittenen Analyseverfahren zusammen mit Daten oder Messungen aus verschiedenen Quellen aus, um stabile Werte zu erhalten und auf dieser Grundlage und durch regelmäßige Überwachung Abweichungen und Vorfälle bei großen Infrastrukturen zu ermitteln.

Wie wir das machen

Auswahl der Gebiete und Informationsquellen.

Das zu überwachende Gebiet oder die zu überwachende Strecke wird auf Kartographie- oder GIS-Systemen detailliert dargestellt.
Wir untersuchen die Daten und die internen und externen Variablen, die einen Einfluss auf die Überwachung haben.
Wir wählen die am besten geeigneten Satellitenbildanbieter und -dienste aus.

Algorithmen und Überwachung.

Wir entwickeln das Bildverarbeitungs-Back-End unter Verwendung von Visual-Computing-Algorithmen und Deep Learning zur Identifizierung von Vorfällen, Lokalisierung und Klassifizierung nach Art und Schweregrad. Wir haben die intelligente Überwachung der Infrastruktur auf der Grundlage der Verarbeitung eines Mixes von Satellitenbildern durchgeführt.

Benutzeroberfläche.

Eine Schnittstelle für Störungsmanagement (Frontend) wurde entwickelt und mit dem Backend verbunden, um mit den Bildern der Spur zu interagieren und die Ergebnisse der durchgeführten Analysen, einschließlich der historischen Daten, auf Dashboards in BI-Tools anzuzeigen, die die gesamte Aktivität der Plattform in Form eines Kontrollturms darstellen.