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#1 AUTOMATISCHE FEHLERERKENNUNG BEI KAMERAINSPEKTIONEN

Das Wasserwirtschaftsamt der Stadt Lausanne wendet seit mehreren Jahren eine Asset-Management-Methode für sein Trinkwassernetz an und möchte dieses Konzept nun auf sein Abwassernetz ausweiten. 

Der Grundsatz der Vermögensverwaltung besteht darin, eine Instandhaltungsstrategie für die Infrastrukturen festzulegen, die es ermöglicht, sie langfristig zu erhalten und dabei ein Gleichgewicht zwischen der Leistungsfähigkeit der Dienstleistung, den Investitionskosten und den Auswirkungen auf die Umwelt zu gewährleisten. 

Diese Managementstrategien werden in erster Linie auf der Grundlage von Netzqualitätsindikatoren festgelegt. Im Bereich des Trinkwassers verwendet die Stadt Lausanne Leckagen als Indikator. Im Bereich der Abwasserentsorgung werden Kriterien verwendet, die sich auf den baulichen und hydraulischen Zustand der Kollektoren beziehen, und das Wasserwirtschaftsamt möchte deren Zustand anhand regelmäßiger Kamerakontrollen feststellen. 

PROBLEMATIK

Eine Kamerainspektion wird direkt im Geländedurchgeführt. Ein Mitarbeiter setzt einen Roboter mit einer Kamera in den zu untersuchenden Sammler ein. Ein Kabel verbindet das Gerät mit dem Arbeitsplatz des Bedieners. Der Bediener steuert den Roboter von seinem Arbeitsplatz aus (Richtung und Geschwindigkeit) und sieht das gefilmte Bild live. 

Auf der Grundlage einer standardisierten Fehlerliste erfolgt die Bestandsaufnahme dieser Fehler live durch den Bediener, der in Echtzeit die Bilder der Kamera im Sammler analysiert. 

  • Diese menschliche Analyse unterliegt daher aus verschiedenen Gründen einem Objektivitätsverlust: Mensch: Unterschiedliche Sensibilität bei der Interpretation von Bildern zwischen 2 Personen, Konzentration, usw.  
  • Operativ: Notwendigkeit eines schnellen Eingreifens (z. B. verkehrsbedingte Einschränkungen) 

Die folgende Abbildung zeigt zwei Beispiele für Schäden, die bei einer Inspektion festgestellt wurden. Während das rechte Bild keine Interpretationsfragen aufwirft, kann das linke Bild als Lagerstätte, aber auch als Hindernis gedeutet werden. 

Die Notwendigkeit, die Bilder zu interpretieren, bringt Subjektivität in die Analyse der Videos ein. Dies führt zu einer Verzerrung des Zustandsbewertungssystems für Sammler, die sich dann im gesamten Vermögensverwaltungsprozess fortsetzt. 

Vor diesem Hintergrund möchte die Stadt Lausanne die Möglichkeit untersuchen, mit Hilfe künstlicher Intelligenz einen automatischen Algorithmus zur Fehlererkennung zu entwickeln, um eine objektive Analyse der durchgeführten Kamerakontrollen zu erstellen. 

GEWÜNSCHTE SCHWERPUNKTE DER INNOVATION

  • Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur automatischen Bilderkennung (Computer Vision) 
  • Automatische Erkennung von Mängeln eines Sammlers auf der Grundlage von Kamerainspektionsvideos dank eines Systems für maschinelles Lernen, das auf Hunderten von Videos basiert, die uns bereits vorliegen und mit Anmerkungen versehen sind 
  • Codierung dieser Mängel nach dem VSA-Standard „Optische Inspektion von Entwässerungsanlagen: Schadencodierung und Datentransfer 

KONTAKT

Agnès MARTINEZ

Technischer Netzwerkingenieur 

 

+41 21 315 85 67
+41 79 921 34 91

agnes.martinez@lausanne.ch

Dominique ZÜRCHER

Stellvertretender Leiter der Abteilung Netze & Technik  

 

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dominique.zuercher@lausanne.ch

Wasseramt
Stadt Lausanne

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DER HERAUSFORDERER

Das Wasseramt der Stadt Lausanne verwaltet den gesamten Wasserkreislauf der Gemeinde. Mit einem Trinkwassernetz von 908 km und einem Abwassernetz von 381 km sowie 5 Anlagen und einer Vielzahl von Installationen nimmt das Wasserwirtschaftsamt die Aufgaben der Wasserkontrolle und -aufbereitung, der Trinkwasserversorgung und der Abwasserentsorgung und -behandlung wahr. Das Wasseramt ist auch für die Verwaltung und den Unterhalt der Lausanner Wasserwege zuständig.  

 

www.lausanne.ch