Datenmodelle für digitale Zwillinge von Brücken und bildbasierte Zustandsaufnahmen. Issue 2 (27th January 2022) - Taraben, Jakob; Helmrich, Marcel; Morgenthal, Guido
Abstract: Für eine präventive und nachhaltige Instandhaltung von Infrastrukturbauwerken sind regelmäßige visuelle Inspektionen von großer Bedeutung, um Schäden frühzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Moderne Technologien wie unbemannte Flugsysteme, ausgerüstet mit hochauflösenden Kameras, unterstützen immer mehr den Inspektionsprozess und die damit verbundene Dokumentation. Dadurch entstehen große Mengen an Bilddaten, Orthofotos, Punktwolken und Oberflächennetzen, welche die gesamte Bauwerksoberfläche in einem ausreichend hohen Detailgrad darstellen und die Annotation von visuell detektierbaren Anomalien ermöglichen. Um diese Datenmenge effektiv nutzen und verwalten zu können, sind Methoden zur Verarbeitung und entsprechend verknüpfte Datenmodelle notwendig. Vor dem Hintergrund einer kontinuierlich zu wiederholenden Bauwerksüberwachung ist eine Automatisierung der einzelnen Analyseschritte besonders vielversprechend. In diesem Aufsatz werden Ansätze für die Verarbeitung großer bildbasierter Datensätze zu einem verknüpften Inspektionsmodell beschrieben. Dazu wird gezeigt, wie Annotationen in Bildern und Orthofotos im Kontext von idealisierten Simulationsmodellen genutzt werden und den Prozess der Zustandsbewertung unterstützen können. Der daraus entstehende digitale Zwilling soll eine konsistente Datenbasis über mehrere Zustände abbilden und damit die Verwaltung heterogener Inspektionsdaten ermöglichen. Abstract: Integration and linking of inspection data in digital bridge models For a preventive and systematic maintenance of infrastructures, periodic visual inspections are of significant importance in order to detect structural defects at an early stage and to initiate necessary interventions. Modern technologies such as unmanned aircraft systems equipped with high‐resolution cameras increasingly support the inspection process and the associated documentation. This creates large amounts of image data, orthophotos, point clouds and surface meshes that represent the entire structural surface in a sufficiently high level of detail and enable the annotation of visually detectable anomalies. Processing methods and linked data models allow for an effective data management. Given the need for continuously repeated structural monitoring, an automation of the individual analysis steps is particularly desirable. This article describes approaches for processing large image‐based data sets into a linked inspection model. To this end, it is shown how annotations in images and orthophotos are used in the context of idealised simulation models and support the process of condition assessment. The resulting digital twin represents a consistent database over multiple states and thus enables the effective management of heterogeneous inspection data.