3D-Mesh: Weniger Datenmenge bei gleicher Genauigkeit
Der australische Telekommunikationsanbieter Telstra will seine Mobilfunkmasten mit Hilfe eines hochgenauen 3D-Modells mit Software von Bentley Systems managen. Darauf aufbauend sollen künftig Maßnahmen und Einsatzpläne für den Außendienst erstellt werden.
In Australien stand einer der führenden Telekommunikationsanbieter, Telstra Corporation Limited, vor der Frage, wie das Unternehmen seine Mobilfunkmasten automatisiert innerhalb ihres GIS auf deren Ausstattung hin überprüfen kann. In den Fokus rückte die photogrammetrische Erfassung der Mastinfrastruktur und eine auf Künstliche Intelligenz (KI) gestützte Auswertung der erhaltenen Daten. Telstra entschied sich daraufhin, das 2016 gegründete australische Unternehmen SiteSee damit zu beauftragen, für Telstras GIS ein hochgenaues und webfähiges 3D-Modell der Mobilfunkmasten zu erstellen und dabei eine KI-basierte Analyse zu implementieren, mit der die Telstra-Ingenieure die Mobilfunkmasten aus der Zentrale heraus auf ihre vorhandene Ausrüstung hin bewerten können. Damit soll die Einsatz- und Maßnahmenplanung zur Wartung der Bestandsmasten vereinfacht werden.
Punktwolke wird Polygon-Netz
Für SiteSee hieß das: 8.000 Masten aus der Luft mit handelsüblicher Drohnenausrüstung photogrammetrisch erfassen und daraus Punktwolken für die Verarbeitung generieren. Eine Herausforderung dabei war es, die enormen Datenmengen für eine schnelle Analyse der Mobilfunkmasten und Webfähigkeit des Modells zu reduzieren ohne dabei Maß- und Erkennungsgenauigkeit einzubüßen. SiteSee bediente sich dafür der Software ContextCapture von Bentley Systems, Incorporated. Die Anwendung ermöglicht es, aus Punktwolken ein 3D-Mesh-Modell zu extrahieren und damit den Datenumfang von 3D-Modellen zu verringern.
Und das funktioniert so: Grundlage des 3D-Mesh sind die aus den Bilddateien erstellten Punktwolken. ContextCapture erkennt in der Punktwolke zusammenhängende Flächen und bildet daraus Polygone – Vielecke. Das entstandene Netz an Polygonen wiederum bildet die erfassten Objekte als 3D-Mesh-Modelle ab. Das Zusammenfassen von Punkten in Polygonen reduziert letztlich die Datenmenge, behält aber die Maß- und Erkennungsgenauigkeit bei. Die Maßgenauigkeit des 3D-Mesh-Modells für Telstra liegt bei +/- 10 Millimetern für Baustrukturen über 50 Meter und erreicht eine Erkennungsgenauigkeit der aufgenommenen Objekte von 98 Prozent, wie SiteSee angibt. „ContextCapture bot SiteSee die Grundlage für erstklassige, webfähige 3D-Rastermodelle“, hebt Lachlan Crane, Mitbegründer und Sales Director von SiteSee hervor.
Außeneinsätze reduzieren
SiteSee implementierte Algorithmen, die die Modelle der Mobilfunkmasten analysieren können. „Die Lösung liefert eine genaue Aufzeichnung der Standort- und Mastausrüstung, die die Ingenieure von Telstra sofort zur Bestandsverwaltung und Überprüfung der Infrastruktur verwenden können“, so Crane. Im Vergleich zu Standardüberprüfungen habe der Kommunikationsanbieter nicht nur eine Kostenreduzierung von 25 Prozent erreicht, sondern gleichzeitig die Außendiensteinsätze an Masten um mehr als die Hälfte verringert. „Die Reise- und Entwurfszeit für die Ingenieursteams hat sich um mindestens acht Stunden reduziert“, resümiert Crane. (vb)
Halle 3, Stand A3.010
#YII – Year in Infrastructure: Award für Infrastrukturprojekte
Bentley Systems ruft jährlich sein Preisprogramm „Year in Infrastructure“ aus. Der Award würdigt den Arbeitseinsatz der Bentley Software-Anwender, die die Weiterentwicklung in den Bereichen Planung, Bau und Betrieb von Infrastruktur weltweit fördern. Der Preis wird für Projekte in verschiedenen Kategorien vergeben, wie etwa der 4D-Baumodellierung, für Digitale Stadt-Projekte, der Energieerzeugung, dem Bahnverkehr und Transportwesen oder der Telekommunikationstechnik. Für 2019 stehen die Finalisten in insgesamt 18 Kategorien fest. Die 54 Unternehmen wurden von zwölf Jurys, bestehend aus Branchenexperten, ausgewählt. SiteSee war einer der Finalisten beim Bentley Systems-Award in 2018. (vb)