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Wo im Boden Kabel verlegt und Leitungen gezogen wurden, erfassen die Betreiber von Netzinfrastruktur derzeit noch immer meist analog. Diese Erfassung von Hand ist zeitaufwändig und erfordert viel Erfahrung. Vor Kurzem startete Fraunhofer IPM das Projekt »NEXT.TrenchLog« im Auftrag der Bayernwerk Netz GmbH, in dem eine digitale Lösung zur Dokumentation unterirdisch verlegter Infrastruktur entwickelt wird: Mithilfe künstlicher Intelligenz werden automatisch georeferenzierte 3D-Daten der Bauelemente generiert.
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
Die automatische Bilderkennung ermöglicht die Dokumentation verlegter Erdkabel. Die Daten werden umg ...
Uwe Moosburger
Bayernwerk AG
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
Construction / architecture, Geosciences, Information technology, Media and communication sciences, Traffic / transport
transregional, national
Research projects, Transfer of Science or Research
German
Die automatische Bilderkennung ermöglicht die Dokumentation verlegter Erdkabel. Die Daten werden umg ...
Uwe Moosburger
Bayernwerk AG
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