計算機視覺如何改變建筑業?

每天，建筑工人處理各種需要監測和監督的任務。他們還必須確保現場施工作業的安全性能。雖然人工智能和增強現實等技術正在改變這個行業，但計算機視覺也承諾解決一些現有的挑戰，并改造這個領域。施工中的一些主要問題包括罷工事故、不安全條件的持續監控、質量和缺陷檢查、現場活動監控等。

今天，計算機視覺已經成為人工智能最熱門的應用之一。英特爾將這項技術定義為攝像頭、邊緣或云計算、軟件和人工智能(AI)的結合，使系統能夠看到和識別物體。這有助于計算機系統通過指導系統進行圖像處理和分析的神經網絡來解釋和理解視覺世界。目前，計算機視覺系統支持從制造業到零售業再到金融業的一系列行業，幫助企業在邊緣擴展和增強人工智能。例如，計算機視覺可以幫助零售商了解產品的放置位置，確定庫存何時需要重新進貨，以及更好地了解客戶的人口統計情況。甚至有些公司在他們的品牌產品中使用計算機視覺。例如，蘋果使用基于計算機視覺的面部識別算法來解鎖iPhone。AdobeLightroomCC使用機器學習計算機視覺算法來銳化縮放圖像的細節。

在建筑業，計算機視覺有著巨大的潛力。由于其對象識別和識別能力，它可以實時評估來自工作現場的視頻數據，識別工藝不良、偏離標準化工作計劃的情況，或與BIM規范進行的工作進行比較。在安全方面，它可以監控安全攝像頭的畫面，檢測到高空作業工人所需的安全帽、高能見度背心、工作護目鏡、鞋子，甚至是特殊的防護帶。如果它發現沒有防護裝備、違反個人防護裝備或迫在眉睫的威脅，系統還可以提醒現場管理人員采取行動挽救生命。

可以分析施工現場的直播視頻片段，以發現明顯的質量問題或外觀缺陷。這種缺陷和質量問題的識別可以節省項目時間、資源和資金。下一步，計算機視覺可以幫助創建3D模型，用于進度監控、繪圖、自主機器人或演示。這有助于規劃和跟進施工活動。

建筑公司也可以部署無人機，為其配備激光雷達和高清攝像頭，用于工人和庫存監控。通過分析從無人機收集的數據，管理人員可以跟蹤并將這些分析轉化為有價值的見解，以優化正在進行的流程。例如，計算機視覺可以用來創建意大利面圖表，識別工人的運動軌跡。這樣可以檢查較長的行程路徑、移動瓶頸并優化現場材料存儲。從而減少空閑時間并節省額外的延遲成本。這也可以解決資源利用不足、對活動缺乏洞察力、最佳協調和實時智能的問題。此外，它還最小化了輸入錯誤的可能性和等待時間，這也是建筑行業中常見的問題。

除了上述應用，計算機視覺還可以幫助在云端進行數據分析，從而進一步降低成本。此外，它還可以幫助生成真實的項目完工估計，并檢查施工進度是否與項目時間線一致，這是BIM模型三維進度跟蹤的一個常用功能。

目前，計算機視覺在建筑業的整合還處于起步階段。盡管由于其在優化現場活動和確保工人安全方面的前景廣闊，但公司可能很快就會期待在這一人工智能領域進行投資。此外，由于實時數據收集，它還可以幫助將一個以項目完成延遲著稱的行業的生產率提高到新的高度。