Höjdrelaterade risker upptäcks inte med blotta ögat – OpenMV identifierar dem i förväg med hjälp av AI

Olyckor orsakade av fallande föremål från höjd är ofta resultatet av små sprickor och åldrande som länge har ignorerats. Manuell inspektion tar lång tid, innebär hög risk och gör det svårt att upptäcka förändringar i tid. OpenMV avslöjar potentiella faror på fasaderna i förväg genom kontinuerlig visuell övervakning.

I tätbefolkade städer med många höga byggnader kan fasadens åldrande, sprickor som breder ut sig eller lokala avlossningar, om de inte upptäcks i tid, lätt leda till säkerhetsincidenter såsom fallande föremål från höjd, vilket innebär allvarliga risker för personer och egendom.

Dockumentationen visar dock att traditionell inspektion av fasader främst bygger på manuell visuell granskning eller arbete i höjd, vilket inte bara leder till långa inspektionscykler och låg täckningsfrekvens, utan också medför höga arbetsrisker och inkonsekventa subjektiva bedömningar, vilket gör det svårt att uppfylla kraven på kontinuerlig säkerhetsövervakning. Genom införandet av SingTown Technologies OpenMV-intelligenta kameror kan säkerhetsinspektionen av fasader uppgraderas från ”diskontinuerlig manuell inspektion” till ”kontinuerlig online-visuell övervakning”.

Kameran kan monteras på fasta övervakningspunkter runt byggnaden eller monteras på höj- och sänkutrustning samt inspektionsutrustning för att enligt ett förinställt intervall ta bilder av viktiga områden på fasaden. OpenMV kör gränsdetekterings-, strukturändringsanalys- och sprickkarakteristikanalysalgoritmer på kamerans kantnivå för att analysera fina strukturer på vägytan och jämföra dem med historiska bilder för att identifiera områden med avvikelser såsom sprickutbredning, ytskälning och lokal skada.

Genom den kontinuerliga jämförelsefunktionen för AI på klientsidan kan systemet inte bara identifiera om ”det finns något fel”, utan också bedöma om felet ”förvärras successivt”. Alla identifieringsprocesser utförs fullständigt på OpenMV-klientsidan, och endast nyckelresultat såsom positionen för avvikande områden och förändringstrender skickas ut. Detta minskar kraftigt behovet av att överföra ursprungliga bild- och videodata, vilket i sin tur minskar bandbredds- och lagringsbelastningen för systemet och ger fastighetsförvaltning eller driftansvariga tydliga och genomförbara underlag för underhållsbeslut.

Genom att utnyttja OpenMVs fördelar med AI på kanten och distribution på kanten omvandlas säkerhetsansvaret för fasader på höga byggnader från ”efteråtidentifiering” till ”tidig varning”, vilket effektivt förbättrar säkerhetsnivån för stadens drift.