Infrastrukturüberwachung mit Satellitenbilder

Die derzeitige Überwachung großer Infrastrukturen erfolgt aus der Luft und auf dem Land. Eine sehr komplexe und kostspielige Angelegenheit. 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.

Dem soll Abhilfe geleistet werden, durch:

Monitoring und Überwachung auf Grundlage der Integration mehrerer verfügbarer und aus Satellitenbildern gewonnener Datenquellen. Diese werden mithilfe von Deep Learning analysiert und verarbeitet, um das Management zu verbessern, die Kosten zu senken und die Effizienz von Überprüfungen zu erhöhen.

Ziele

• Verbesserung und Optimierung des Überwachungsmanagements
• Intelligente Überwachung von großen Infrastrukturen
• Incident Management und Interaktion mit dem Bildanalyse-Backend
• 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. So können stabile Werte erhalten werden durch periodische Überwachung Abweichungen und Vorfälle auf großen Infrastrukturen festgestellt werden.

Wie wir das machen

Auswahl der Gebiete und Informationsquellen.

Das zu überwachende Gebiet oder die zu überwachende Strecke wird auf Kartografie- oder GIS-Systemen detailliert dargestellt.
Wir untersuchen die Daten und die internen und externen Variablen, die sich auf die Überwachung auswirken.
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 für die Identifizierung von Vorfällen, den Standort und die Klassifizierung nach Art und Schweregrad.
Wir führen die intelligente Überwachung der Infrastruktur auf Grundlage der Verarbeitung eines Mix von Satellitenbildern durch.

Benutzeroberfläche.

Wir haben die Schnittstelle für die Verwaltung der Vorfälle (Front-End) erstellt und mit dem Back-End 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.