Earthcam теперь отправляет данные о доставке материалов и установке обратно на платформы Procore и Autodesk
С учетом последних достижений в области визуальной идентификации на основе искусственного интеллекта поставщик услуг по мониторингу строительных площадок Earthcam стремится внедрить эти функции в свою широкую сеть камер.
Теперь, когда технология искусственного интеллекта продолжает совершенствоваться, компания перешла от визуального обнаружения с помощью искусственного интеллекта, связанного с безопасностью, к активному мониторингу поставок материалов и установок.
“Функция отслеживания материалов уже год находится в стадии бета-тестирования; мы только что анонсировали ее на конференции Procore Groundbreak”, — объясняет Брайан Кьюри, генеральный директор Earthcam. Система была разработана на основе собственных изображений Earthcam, полученных с бесчисленных камер на стройплощадках, и интегрирована с программным обеспечением Procore и Autodesk для обновления хода выполнения проекта в соответствии с запланированными задачами на основе анализа материалов Earthcam.
Изображение предоставлено Earthcam
“Нам нравится говорить, что мы занимаемся не производством камер, а разработкой программного обеспечения”, — говорит Кари. “Мы доставляем оборудование и материалы на строительную площадку, затем отправляем их в Procore, где в соответствии с графиком получаем изображения”, — объясняет он.
Оповещения могут автоматически генерироваться при поступлении материалов на стройплощадку, к ним автоматически добавляется фотография. “Итак, предположим, что воздуховоды для вентиляции и кондиционирования доставлены: вот фотография доставки. Именно эти визуальные источники достоверных сигналов определяют разницу”.
Изображение предоставлено Earthcam
Кари считает, что все более широкое использование искусственного интеллекта для визуального обнаружения является одним из ключевых способов восполнить недостатки в текущем состоянии планирования строительства.
“После пандемии графики удлиняются, и отрасль пытается привести их в соответствие”, — говорит он. “Но люди не общаются. Электрик приезжает со своей бригадой, а ремонтные работы еще не закончены, поэтому, когда они закончатся, они могут не появиться в течение нескольких недель. Поэтому мы перешли на оповещения и цветовую маркировку, чтобы ускорить процесс.”
По словам Cury, автоматическая цветовая маркировка материалов, а также отслеживание хода монтажа были востребованы многими владельцами и разработчиками, которые в последние годы обратились к Earthcam и другим системам видеонаблюдения, чтобы следить за удаленными рабочими площадками. Но ручной просмотр видеозаписей, чтобы определить, какая работа была проделана, отнимает много времени и вполне подходит для автоматизации с помощью искусственного интеллекта, говорит он.
Еще одной неожиданно популярной функцией стало использование визуального искусственного интеллекта для отслеживания того, насколько заполнены мусорные контейнеры на строительных площадках, поскольку это помогает планировать оперативный вывоз строительного мусора. “Переполненный мусорный контейнер в выходные дни может привести к пожару, — отмечает Кюри, — поэтому с помощью искусственного интеллекта мы знаем, полон он или пуст”.
Повышение безопасности на стройплощадке с помощью искусственного интеллекта
В то время как для отслеживания материалов и работ используются облачные системы и делается упор на более широкую интеграцию программного обеспечения, Earthcam также продолжает разработку встроенной камеры с искусственным интеллектом для мгновенного оповещения о безопасности.
Компания предлагает камеры со встроенным ИИ-анализом для выявления нарушений техники безопасности, включая отсутствие СИЗ, риск падения или небезопасное использование оборудования. Помимо выявления распространенных опасностей, таких как разливы или когда кто-то подходит слишком близко к активному оборудованию, визуальный ИИ также может отмечать работников, работающих на высоте, и оценивать, правильно ли они закреплены.
Изображение предоставлено Earthcam
По словам Уильяма Шарпа (William Sharp), вице-президента Earthcam по разработке продуктов, программирование функции определения углов для работы на высоте было сложной задачей. “Мы добрались до того места, где мы можем обнаруживать [рабочих] на крышах, строительных лесах, подъемниках — проверка на высоте работает и там”.
Это было непростой задачей, поскольку камеры были расположены под разными углами, но система обработки изображений Earthcam достигла такого уровня, что определение границ изображения стало достаточно последовательным, несмотря на сложную визуальную геометрию, говорит Шарп. “Я занимаюсь этим уже долгое время. Каждый раз, когда перед нами встает новая задача, мы оказываемся в состоянии решить ее. Поскольку проблемы продолжают возникать. мы будем продолжать их решать.”
