Gevaar op grote hoogte wordt niet langer met het blote oog geconstateerd; OpenMV detecteert het van tevoren met behulp van kunstmatige intelligentie

Ongevallen door vallende voorwerpen van grote hoogte worden vaak veroorzaakt door kleine scheurtjes en verouderingsproblemen die langdurig zijn genegeerd. Handmatige inspecties nemen veel tijd in beslag, zijn riskant en maken het moeilijk om wijzigingen tijdig te detecteren. OpenMV onthult potentiële risico’s aan de gevel op voorhand via continue visuele monitoring.

In stedelijke omgevingen met een hoge concentratie aan hoogbouw kan veroudering van gevels, het uitbreiden van scheuren of lokaal afschilferen, indien niet tijdig worden opgemerkt, gemakkelijk leiden tot veiligheidsincidenten zoals vallende voorwerpen van grote hoogte, wat ernstige risico’s inhoudt voor personen en eigendommen.

Echter is traditioneel inspectie van gevels sterk afhankelijk van visuele inspectie door mensen of werkzaamheden op grote hoogte, wat niet alleen leidt tot lange inspectieperiodes en lage inspectiefrequentie, maar ook gepaard gaat met een hoog risico tijdens de uitvoering en ongelijksoortige subjectieve beoordelingen, waardoor aan de behoefte aan continue veiligheidstoezicht moeilijk kan worden voldaan. Door de OpenMV-intelligente camera’s van SingTown Technology in te voeren, kan de veiligheidsinspectie van gevels worden opgevoerd van ‘intermitterende handmatige inspectie’ naar ‘continue online visuele monitoring’.

De camera kan worden geïnstalleerd op vaste bewakingspunten rondom gebouwen of kan worden gemonteerd op hefapparatuur of inspectieapparatuur om op een vooraf ingestelde cyclus afbeeldingen te maken van cruciale gebieden aan de gevel. OpenMV voert aan de camerazijde randdetectie, textuurveranderingsanalyse en algoritmes voor het extraheren van scheurkenmerken uit, analyseert fijne structuren op de wandoppervlakte en vergelijkt deze met historische afbeeldingen om abnormale veranderingen zoals scheurexpansie, oppervlakteafbladdering en lokaal beschadigd materiaal te identificeren.

Dankzij de continue vergelijkingsmogelijkheden van AI aan de edge-zijde kan het systeem niet alleen detecteren of er een probleem is, maar ook beoordelen of de situatie zich voortdurend verslechtert. Alle herkenning vindt plaats aan de OpenMV-edge-zijde; er worden uitsluitend essentiële resultaten uitgevoerd, zoals de locatie van afwijkende gebieden en de ontwikkelingstrend. Dit vermindert aanzienlijk de behoefte aan overdracht van originele beeld- en videogegevens, waardoor de bandbreedte- en opslagbelasting van het systeem wordt verminderd en onroerendgoedbeheerders of onderhoudsorganisaties duidelijke, uitvoerbare onderhoudsbeslissingsondersteuning krijgen.

Dankzij de voordelen van OpenMV op het gebied van AI aan de edgezijde en edge-implementatie wordt het beheer van de veiligheid van gevels van hoogbouw omgevormd van ‘nabetrekking na afloop’ naar ‘tijdige waarschuwing’, wat het veiligheidsniveau van stedelijke operaties effectief verhoogt.