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Bilderkennungsmethoden für eine teilautomatisierte Inspektion von Brandschutzanlagen
Der vorliegende Beitrag untersucht den potenziellen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Computer Vision im Kontext des Building Information Modeling (BIM) für die Dokumentation von Brandschutzanlagen. Dabei werden Detektionsalgorithmen, insbesondere aktuelle You-only-look-once- (YOLO-)Modelle, genutzt, um Brandschutzeinrichtungen wie Feuerlöscher, Feuerlöschdecken, Rauchwarnmelder und Brandmelder automatisch in Bildern zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Erkennungsgenauigkeit in Bildern. Zukünftig soll die automatisierte Detektion um die direkte Integration in BIM-Modelle erweitert werden. Darüber hinaus wird die Bedeutung von Expertenwissen bei der Bestimmung des Löschmitteltyps eines Feuerlöschers thematisiert, um die Vorhersage einer KI-basierten Brandschutzinspektion zu überprüfen und ggf. zu korrigieren. Durch die entwickelten KI-Anwendungen wird eine Steigerung des Automatisierungsgrads bei Brandschutzinspektionen angestrebt, um die Sicherheit von Gebäuden in der Betriebsphase zu verbessern.
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Bautechnik, die Zeitschrift für den gesamten Ingenieurbau. Materialunabhängig. Fachübergreifend. Konstruktiv. Bautechnik ist die Diskussionsplattform für den gesamten Ingenieurbau. Aktuelle und zukunftweisende Themenschwerpunkte, wissenschaftliche Erstveröffentlichungen kombiniert mit Beträgen aus der Baupraxis, ein übersichtliches Layout: dieses Konzept macht Bautechnik zu einer der erfolgreichsten Fachzeitschriften für den Ingenieurbau – seit mehr als 90 Jahren
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