»NEXT.TrenchLog«: Digitalisierung in der Baugrube – georeferenzierte Vermessungsdaten per App

Die automatische Bilderkennung ermöglicht die Dokumentation verlegter Erdkabel. Die Daten werden umgehend in ein 3D-Bild sowie in ein Geo-Vermessungssystem übertragen. Uwe Moosburger / Bayernwerk AG

Das deutsche Stromnetz ist etwa 1,8 Millionen Kilometer lang, mehr als 80 Prozent der Leitungen verlaufen unterirdisch. Dazu kommen Gasleitungen, Speedpipes für das Glasfasernetz und vieles mehr.

Um eine zuverlässige Planung zu gewährleisten und Unfälle zu vermeiden, sind Netzbetreiber bei der Verlegung von Leitungen zur Erstellung genauer Lagepläne verpflichtet.

Meist werden vor Ort händisch Skizzen angefertigt, die Nachbearbeitung ist zeitintensiv und aufwändig. Die Digitalisierung der Prozesse wird die Dokumentation deutlich effizienter gestalten.

Die Bayernwerk Netz GmbH – der größte Netzbetreiber Bayerns – beauftragte Fraunhofer IPM mit der Entwicklung der Software »NEXT.TrenchLog«, die eine Digitalisierung der Dokumentation ermöglicht.

In einer Machbarkeitsstudie entstand bereits ein erster Prototyp, der nun ausgebaut und optimiert werden soll. »Ziel ist ein automatisierter Prozess, der es erlaubt, per mobilem Endgerät (Table-PC) schnell und unkompliziert verlässliche georeferenzierte 3D-Daten von Baugruben und den darin befindlichen Leitungen zu generieren«, erklärt Prof. Dr. Alexander Reiterer, Leiter der Abteilung »Objekt- und Formerfassung« bei Fraunhofer IPM.

Objekterkennung mittels künstlicher Intelligenz

Für das Projekt wird auf dem neuen Institutsgelände von Fraunhofer IPM eigens ein Freiluftlabor angelegt, in dem die Entwicklung laufend erprobt und evaluiert werden kann. Dieses Labor wird auch eingesetzt, um eine umfangreiche Bilddatenbank der Kabel und Verbinder zu erstellen.

Auf Grundlage dieser Bilder wird ein Algorithmus trainiert, der die Objekte automatisch erkennt. Dieses neuronale Netz soll anhand weiterer Daten aus Feldversuchen erweitert und optimiert werden.

»Wichtiger Schritt in die digitale Zukunft«

Die Bedeutung des neuen Tools ist groß. »NEXT.TrenchLog ist das weltweit erste System, das auf künstliche Intelligenz setzt, um georeferenzierte Daten für den Netzausbau zu erzeugen. Das ist für uns ein wichtiger Schritt in die digitale Zukunft«, sagt Jürgen Kandlbinder, Leiter der Innovationsplattform »NEXT« (New Experience with digital Technologies) der Bayernwerk Netz GmbH und verantwortlich für das Projekt. Eine Weiterentwicklung für andere Leitungsarten wie z. B. Wasser- oder Fernwärmeleitungen ist sowohl denkbar als auch möglich.

Prof. Dr. Alexander Reiterer, alexander.reiterer@ipm.fraunhofer.de

http://www.ipm.fraunhofer.de Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM

Media Contact

Holger Kock, Fraunhofer IPM Kommunikation Fraunhofer-Gesellschaft

Alle Nachrichten aus der Kategorie: Architektur Bauwesen

Die zukunftsorientierte Gestaltung unseres Wohn- und Lebensraumes erhält eine immer größer werdende Bedeutung. Die weltweite Forschung in den Bereichen Architektur und Bauingenieurwesen leistet hierzu einen wichtigen Beitrag.

Der innovations-report bietet Ihnen hierzu interessante Berichte und Artikel, unter anderem zu den Teilbereichen: Nachhaltiges Bauen, innovative Baumaterialien, Bautenschutz, Geotechnik, Gebäudetechnik, Städtebau, Denkmalschutz, Bausoftware und Künstliche Intelligenz im Bauwesen.

Zurück zur Startseite

Kommentare (0)

Schreiben Sie einen Kommentar

Neueste Beiträge

Wolken bedecken die Nachtseite des heißen Exoplaneten WASP-43b

Ein Forschungsteam, darunter Forschende des MPIA, hat mit Hilfe des Weltraumteleskops James Webb eine Temperaturkarte des heißen Gasriesen-Exoplaneten WASP-43b erstellt. Der nahe gelegene Mutterstern beleuchtet ständig eine Hälfte des Planeten…

Neuer Regulator des Essverhaltens identifiziert

Möglicher Ansatz zur Behandlung von Übergewicht… Die rapide ansteigende Zahl von Personen mit Übergewicht oder Adipositas stellt weltweit ein gravierendes medizinisches Problem dar. Neben dem sich verändernden Lebensstil der Menschen…

Maschinelles Lernen optimiert Experimente mit dem Hochleistungslaser

Ein Team von internationalen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), des Fraunhofer-Instituts für Lasertechnik ILT und der Extreme Light Infrastructure (ELI) hat gemeinsam ein Experiment zur Optimierung…

Partner & Förderer