Forschung & Entwicklung · Computer Vision · Kanalinspektion
Forschung & Entwicklung – KI Kanalinspektion bei expandAI
expandAI entwickelt Computer-Vision-Modelle für die Auswertung von Kanalinspektionen. Wir trainieren auf echten Aufnahmen aus der TV-Befahrung, validieren gegen das deutsche Regelwerk (DIN EN 13508-2, DWA-M 149-2) und veröffentlichen unsere Methodik.
Forschungsschwerpunkte
1. Feststellungserkennung in Inspektionsvideos
Detektion und Lokalisation von Rissen, Verformungen, Ablagerungen und Anschlüssen in TV-Befahrungen – frame-genau und mit Konfidenzscore. Computer Vision auf Basis moderner Deep-Learning-Architekturen.
2. Normgerechte Klassifikation
Klassifikation jedes Befunds nach DIN EN 13508-2 und DWA-M 149-2. Jede Vorhersage ist erklärbar und an die Codetabelle gebunden – keine Black Box, sondern prüfbare Domain-Modelle.
3. Multimodale Synchronisation
Fusion von Bildmaterial, Haltungsdaten, Kameraposition und XML-Metadaten zu einem konsistenten, prüfbaren Inspektionsdatensatz – Grundlage für den normgerechten Isybau-Export.
Methodik
- Annotierte Datensätze aus dem Praxisbetrieb – über 120.000 Frames
- Validierung gegen das deutsche Regelwerk (DIN EN 13508-2, DWA-M 149-2)
- Kontinuierliche Korrektur durch zertifizierte Inspekteure
- Reproduzierbare Trainings- und Evaluierungs-Pipelines
- Datenverarbeitung ausschließlich in der EU, DSGVO-konform