От отдельных лиц до бригад, ИИ обеспечивает командную работу при анализе производительности строительства.

Исследователи из Национального университета Тайваня разработали систему искусственного интеллекта, которая распознает строительную деятельность как на индивидуальном уровне, так и на уровне бригад, используя обычные видеоролики. Этот подход показывает, как командная работа влияет на производительность и обеспечивает основу для будущего сотрудничества человека и робота на строительных площадках.

Строительные проекты строятся командами, а не отдельными людьми. Тем не менее, понимание того, как эти команды на самом деле работают вместе на месте, остается серьезной проблемой для исследований производительности строительства. Большинство оценок производительности по-прежнему основаны на ручных полевых наблюдениях, которые являются медленными, субъективными и плохо подходят для отслеживания сотрудничества в реальном времени.

Хотя недавние достижения в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта (ИИ) позволили автоматически распознавать действия отдельных рабочих по видеозаписям со строительной площадки, эти методы в основном рассматривают рабочих изолированно и не могут отразить, как задачи выполняются коллективно. Исследователи из Национального Тайваньского университета разработали систему искусственного интеллекта, которая устраняет этот пробел, распознавая строительную деятельность как на индивидуальном уровне, так и на уровне бригад, используя обычные видеоролики.

Опубликовано в Автоматизация в строительстве, изучать представляет многоуровневую систему распознавания деятельности бригад, которая анализирует строительные работы на трех взаимосвязанных уровнях. К ним относятся индивидуальные действия рабочих, такие как забивание молотком или заливка бетона, действия на уровне бригады, когда группы совместно выполняют такие задачи, как размещение арматуры или установка опалубки, а также общие операции на уровне площадки. Связывая эти уровни, система обеспечивает более реалистичное представление о производительности строительства, которое отражает то, как работа фактически выполняется на строительной площадке.

Традиционные методы оценки производительности, такие как выборка работ и рейтинг на местах, отнимают много времени, субъективны и их трудно масштабировать. Хотя последние подходы к компьютерному зрению добились прогресса в распознавании действий отдельных работников, они в значительной степени упускают из виду сотрудничество, хотя большинство строительных задач по своей сути выполняются в команде.

Исследователи из Национального Тайваньского университета решили это ограничение, смоделировав рабочих как узлы на графе и изучив их взаимоотношения на основе как визуальных особенностей, так и пространственной близости. Это позволяет системе искусственного интеллекта делать выводы о том, как работники взаимодействуют как функциональные бригады.

Система была обучена и проверена с использованием видеороликов реальной строительной площадки, снятых в Тайбэе и охватывающих основные виды деятельности, включая работы с арматурой, установку опалубки и заливку бетона. Предлагаемая система достигла общего балла F1, превысив 73%, продемонстрировав надежную работу в распознавании как отдельных действий, так и действий на уровне экипажа.

Что еще более важно, результаты показывают, что анализ с участием бригады дает более точную и полезную информацию, чем мониторинг отдельного человека, особенно для того, чтобы отличить работу с добавленной стоимостью от простоя или непроизводительного времени.

Исследование также определяет текущие проблемы. Поскольку модель опирается в первую очередь на пространственные снимки, она имеет ограниченные возможности отразить, как деятельность развивается с течением времени. Поэтому будущие исследования будут сосредоточены на включении временного моделирования, улучшении распознавания взаимодействий между работниками и объектами и расширении набора данных, чтобы включить более широкий спектр строительных задач и условий на площадке.

Поскольку строительные проекты продолжают расти в размерах и сложности, системы искусственного интеллекта, понимающие командную работу, могут изменить анализ производительности, управление безопасностью и принятие решений на строительных площадках по всему миру.

«Если мы хотим, чтобы роботы действительно сотрудничали с людьми, мы должны сначала понять, как человеческие команды работают вместе», — говорит профессор Джейкоб Дж. Лин. «Понимание на уровне экипажа необходимо для полноценного сотрудничества человека и робота».

“ИИ является ключевым фактором автоматизации строительства», — добавляет профессор Чуин-Шан Чен. «Превращение данных объекта в практическое понимание имеет решающее значение для создания более умных и более адаптивных строительных систем».