Frag die KI alles

Intelligente Baustellenüberwachung am Rande

Anwendungen und Fallbeispiele

Wichtigste Erkenntnisse

Verbessern Sie die Transparenz auf Baustellen durch Videoanalyse direkt auf dem Gerät. Die Lösung, basierend auf InHand AI Einplatinencomputern, ermöglicht die lokale Erkennung von Personen, Fahrzeugen und Ereignissen im Baustellenbereich und bietet Entwicklern gleichzeitig eine offene Umgebung für die Erstellung von Warnmeldungen, Protokollen und Baustellenmanagement-Anwendungen.

Hintergrund

Baustellen sind dynamische Umgebungen, in denen sich Arbeiter, Auftragnehmer, Fahrzeuge und Geräte häufig zwischen verschiedenen Arbeitsbereichen bewegen. Manuelle Kontrollen und die nachträgliche Videoauswertung erschweren es, unsichere Zugänge, Fahrzeugaktivitäten oder ungewöhnliche Baustellenbedingungen in Echtzeit zu erkennen. Durch die Verarbeitung von Videos direkt an der Kamera kann KI auf dem Gerät Live-Aufnahmen in strukturierte Erkennungsergebnisse umwandeln. Dies bietet Baustellenbetreibern eine praktische Grundlage für bessere Übersicht, schnellere Reaktionszeiten und eine geringere Abhängigkeit von einer ständigen Cloud-Verbindung.

Kundenanforderungen

Berichterstattung über
Manuelle Patrouillen
Die Baustellenteams benötigen eine umfassendere und konsistentere Übersicht über Eingänge, Arbeitsbereiche und Sperrzonen, als sie durch regelmäßige manuelle Inspektionen gewährleistet werden kann.
Rechtzeitiges Bewusstsein für
Veranstaltungen auf der Website
Potenziell relevante Aktivitäten, wie z. B. Personen oder Fahrzeuge, die in definierte Zonen einfahren, müssen frühzeitig genug erkannt werden, damit Kundenanwendungen eine Nachverfolgung ermöglichen.
Einsatz über
Standortwechsel
Die Computerplattform muss für temporäre und sich verändernde Standortkonfigurationen, variable Konnektivität, begrenzten Installationsraum und die Erweiterung um zusätzliche Überwachungspunkte geeignet sein.

Lösung

Die Baustellenüberwachungslösung kombiniert Kameras, einen KI-Einplatinencomputer der InHand Mo-Serie und kundenseitig entwickelte Überwachungssoftware. Videos werden vor Ort aufgenommen und lokal auf der Mo-Plattform verarbeitet. Dort identifizieren kompatible Objekterkennungsmodelle Personen, Fahrzeuge und Ereignisse innerhalb definierter Bereiche.

Mo bietet eine Debian-basierte Entwicklungsumgebung mit TI TIDL, OpenCV, GStreamer sowie Unterstützung für TFLite- und ONNX-Modelle. Dies erleichtert Entwicklern den Aufbau der Videopipeline, die Ausführung gängiger Modelle und die Integration von Erkennungsergebnissen in Anwendungen für Ereignisprotokolle, Benachrichtigungen oder weitere Steuerungslogik. Die Modelle müssen weiterhin für den jeweiligen Einsatzort und die Betriebsbedingungen ausgewählt, trainiert und optimiert werden.

Mo 62A bietet 2 TOPS für leichtere, typischerweise einsträngige Validierungen. Mo 68A bietet 8 TOPS und zusätzliche Hochgeschwindigkeitserweiterung für Anwendungen mit höherem Rechenleistungsbedarf. Die tatsächliche Streamkapazität hängt vom Modell, der Auflösung, der Bildrate und der Abtaststrategie ab.

Vorteile

Kürzere Ereignis-zu-Aktion
Schleife
Lokale Inferenz liefert Kundenanwendungen zeitnah Ereignisdaten für Warnmeldungen, Aufzeichnungen und operative Folgemaßnahmen, ohne auf eine Videoanalyse aus der Ferne warten zu müssen.
Schnellere Lösung
Entwicklung
Die vorbereitete Linux- und KI-Umgebung reduziert den Aufwand für die Plattformeinrichtung und ermöglicht es den Entwicklern, sich auf Standortdaten, Modelloptimierung und Anwendungsworkflows zu konzentrieren.
Praktischer Weg zu
Erweiterung
Zwei Leistungsoptionen im gleichen kompakten Formfaktor helfen Teams, zunächst leichtere Arbeitslasten zu validieren und bei steigenden Projektanforderungen zusätzliche Verarbeitungskapazitäten zu schaffen.

Verwandte Produkte

Inhaltsverzeichnis

Kompakte KI-gestützte visuelle Inspektionssysteme
Umwandlung von Videos vom Straßenrand in verwertbare Verkehrsdaten