Примена вештачке интелигенције за анализу и класификацију стања изолације на зградама

Инфрацрвена технологија се изузетно развила, омогућавајући ефикасно и поуздано откривање разних кварова на објектима. Примењује се у многим областима, као што су грађевинарство, електроенергетски системи, машинство и медицина. Инфрацрвена анализа даје слике које репрезентују температурне представе испитиваних објеката. Оне могу открити различите процесе који обично нису видљиви. У грађевинском сектору инфрацрвено снимање омогућава откривање појава у зградама као што су интензиван губитак топлоте, цурење ваздуха и влага, што може указивати на присуство дефеката и потребу да се делује како би се спречила трајна оштећења. У овом истраживању коришћен је дрон опремљен визуелном и термалном камером за преглед различитих згада. Комбиноване камере омогућавају паралелну анализу оптичких и инфрацрвених слика из истог угла. Упарени фрејмови из видео тока обе камере су секвенцијално екстраховани и комбиновани да би се открила неадекватна изолација згада. За разлику од уобичајеног приступа мерења коришћењем стационарних камера, дронови могу ефикасно да сакупе велики број слика једне или више зграда, чак и из углова који су тешко доступни. Поред ефикаснијег процеса мерења, беспилотне летелице пружају висококвалитетне слике на малим удаљеностима са великом резолуцијом и оптималним угловима, који се не могу постићи конвенционалним приступима мерења са земље. У оквиру овог истраживања, предложени метод комбиновања упарених оптичких и инфрацрвених снимака дронова са обрадом података подржаном вештачком интелигенцијом примењен је на различите пословне и стамбене зграде. Развој машинског учења је омогућио изузетне погодности у многим областима. Овај пројекат користи обучене моделе за детекцију објеката и сегментацију слике, као и алгоритме за препознавање контура и откривање сличности на оквирима. Температуре на инфрацрвеној слици су представљене температурном скалом означеном бојом. Скала у комбинацији са сликом је коришћена као улаз за алгоритме вештачке интелигенције. Циљ овог истраживања је био да се аутоматски детектује и квантификује слабост фасаде из видео тока дрона и локализују региони на објектима где може постојати потенцијална потреба за реновирањем. У првом кораку примењена је сегментација на термалну слику. У другом кораку, фасадне конструкције, прозори и врата су аутоматски идентификовани и издвојени у сегменте уз помоћ оптичке слике. Елементи су затим појединачно обрађени и упоређени да би се издвојила њихова просечна температура, проценили губици топлоте и идентификовала потенцијална подручја са слабом изолацијом. Овај метод обезбеђује целокупну анализу делова грађевинског објекта, извештај о појединачним процењеним температурама и идентификацију оних сегмената на којима су изражени термални губици.