建筑工地就像是工人和建筑構件的巨幅拼圖,必須在正確的時機將他們湊在一起。隨著項目規模的擴大,工程錯誤和延誤的代價也會變得越來越高昂。
咨詢公司麥肯錫估計,施工現場管理不善每年會給建筑業造成 1.6 萬億美元的損失。
但通常情況下,公司可能只有五名管理者負責監督建造一棟擁有 1500 個房間的建筑。英國-以色列初創公司 的創始人兼 CEO 羅伊·達農()說:“人類不可能控制這么多的細節。”
認為人工智能算法可以提供幫助。 公司正在開發一種圖像識別系統,它可以監控正在進行的建設項目的每一個細節,并自動標記項目延遲或施工錯誤。
這個系統已經被歐洲兩家最大的建筑公司使用,其中包括幾個大型住宅建筑公司之一的英國建筑巨頭韋茨公司()在內。
說,建筑業本質上是一種制造業。如果高科技工廠現在能使用人工智能來管理其流程,為什么建筑工地不行呢?
人工智能正開始改變建筑的各個方面,從建筑設計到自動駕駛挖掘機。一些公司甚至開發了一類基于人工智能的整體工地監督系統,能將現場拍攝的圖像與建筑的數字設計圖做匹配。
現在, 公司通過使用安裝在工人安全帽上的 GoPro 攝像頭拍攝的視頻片段,使工地監督這一過程變得比以往任何時候都更輕松。
當管理人員每周一次或兩次視察一個建筑工地時,他們頭上的相機捕捉整個項目的視頻,并上傳給圖像識別軟件,該軟件能將施工現場的成千上萬個物體的狀態與它們的數字對應物做比較,如電源插座和浴室配件。
關鍵詞: 英國公司開發圖像識別系統 圖像識別系統 施工進度 建筑工地的施工進度
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