Das Innovation-Sandbox-Projekt Bilderkennung in der Inspektion von Landebahnen hat erfolgreich demonstriert, wie grosse Datenmengen systematisch erfasst und von KI-Modellen bewertet werden können. Das entsprechende Pilotprojekt von IBM Research aus Rüschlikon und dem auf Bilderkennung durch Deep Learning und Computer Vision spezialisierten Unternehmen pixmap aus Worb wurde auf dem Militärflugplatz Dübendorf ZH durchgeführt. Ziel der eingesetzten Technologien ist es, durch automatisierte Inspektionen die Kosten der Wartung auch anderer Infrastrukturbauten zu senken, deren Sicherheit zu erhöhen, Risikobewertungen vorzunehmen und eine systematische Dokumentation der Bauwerke zu ermöglichen.
Bei diesem Pilotprojekt ging es darum, Risse auf der Start- und Landebahn korrekt zu identifizieren. Dafür wurden im Mai 20223 drei unterschiedliche Missionen mit verschiedenen Aufnahmeparametern geflogen.
Mission 1 ging bei den Drohnenaufnahmen um das 40-Fache über die typische Bildauflösung hinaus. Mission 2 erlaubte eine zehnmal schnellere Erfassung mit entsprechend kleinerem Datenvolumen. Bei Mission 3 wurden mittels aufwändiger Fotogrammetrie alle Einzelbilder zu einem einzigen, noch umfassenderen georeferenzierten Orthofoto verrechnet. Das Ergebnis: Pistenschäden können auch mit der leicht verminderten Auflösung von M2 korrekt festgestellt werden.
Der Bericht wurde im Rahmen der Innovation-Sandbox für KI erarbeitet. Die Sandbox ist eine beim Kanton Zürich angesiedelte Testumgebung für die Umsetzung von KI-Projekten. Dabei arbeiten das Projektteam und die teilnehmenden Organisationen eng mit regulatorischen Fragestellungen und ermöglichen die Nutzung neuartiger Datenquellen. ce/mm
