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Humboldt & Wirtschaft: Automatische Zustandsbestimmung von Kanalnetzen durch virtuelle Begehung

Abwasserkanalnetze gehören zu den technischen Anlagen mit den längsten Nutzungsdauern und weisen oft ein Alter von mehr als 100 Jahren auf. Die Sanierung solcher Netze setzt umfangreiche und arbeitsintensive Inspektionen voraus. Für eine effizientere Planung entwickelt das Projekt AuZuKa neue Verfahren zur automatischen Inspektion und Schadensklassifikation.

In dem durch das BMBF geförderte Projekt soll in Kooperation mit den Berliner Wasserbetrieben, Fraunhofer und mehreren kleineren Unternehmen ein neues System zur automatischen Inspektion und Schadensklassifikation von Kanalnetzen entstehen. Dies umfasst die Entwicklung eines neuen Fahrroboters mit 3D Bilderfassungs- und Verarbeitungstechnik sowie Methoden aus dem Bereich des Machine Learnings für die automatische Bildauswertung. Ziel ist die Unterstützung der Mitarbeiter für eine effiziente Sanierungsplanung.

 

Projektleiter: PROF. DR.-ING. PETER EISERT

Institut für Informatik - Visual Computing

Gefördert durch: BMBF

Weitere Infos erhalten Sie auf der Seite der Berliner Wasserbetriebe.

 

Lust auf mehr? Schauen Sie doch in die Broschüre für Anwendungsorientierte Forschung am Institut für Informatik für weitere Kooperationsprojekte zwischen Humboldt & Wirtschaft im Bereich Informatik!