Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Kanalinspektion

Die WBD sind für die Duisburger Kanäle mit einer Gesamtlänge von 1.487 km zuständig. Im Rahmen der Kanalinspektion wird der Zustand der Kanäle in Duisburg regelmäßig erfasst, um mögliche Schäden frühzeitig festzustellen. Der Betrieb der Kanäle, aber auch äußere Einflussfaktoren wie beispielsweise Unwetter können zu Mängeln in bzw. an den Kanälen führen. Daher ist eine genaue Untersuchung der Kanäle unumgänglich, aber auch sehr aufwendig und zeitintensiv. Um unsere Beschäftigten zu entlasten, wird bei den WBD eine automatisierte Kanalinspektion erprobt.

Dazu steuern unsere Beschäftigten eine auf einem Fahrwagen befestigte Kanalkamera durch die Kanäle. Dabei wird gefilmt, wie es in den Kanälen aussieht. Der Zustand des Kanals einschließlich der Schäden wird direkt über ein vorgegebenes Kodierungssystem dokumentiert. Die Firma Pallon AG hat eine Software entwickelt, die maschinelles Lernen zur automatischen Erkennung von Schäden in Kanalinspektionsvideos nutzt. Durch die künstliche Intelligenz soll sowohl die Effizienz bei der Schadenserfassung gesteigert als auch eine objektive und vergleichbare Auswertung ermöglicht werden. Auf diese Weise können sich unsere Beschäftigten auf die Videoaufnahme selbst konzentrieren und müssen nicht mehr mühsam jeden Schaden erfassen.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Ein künstliches System lernt aus Beispieldaten und erkennt selbstständig ein Muster. Wenn man der KI immer wieder sagt und zeigt, wie zum Beispiel eine Pfahlwurzel oder eine Reparatur mit Injektionsverfahren aussieht, dann wird sie das nach der oben erwähnten Methode jedes Mal besser erkennen und erlernen können.

Im Pilotprojekt mit der Firma Pallon haben die WBD bisher positive Erfahrungen mit dieser KI gemacht. Dabei wurden 10 km Abwasserkanal unter verschiedenen Vorgaben mit der Kanalkamera aufgenommen und anschließend durch die Pallon-Software ausgewertet. Das Ergebnis dieser Schadensfeststellung durch die Firma Pallon lag mit 94 Prozent Übereinstimmung schon sehr nah an der Erfassung durch unsere erfahrenen und geschulten Beschäftigten.

Durch den Einsatz der KI kann die Zeit, die sonst zur Erfassung von Schäden aufgewendet wurde, nun für weitere Kanalvideoaufnahmen genutzt werden. Das führt zu einer größeren Menge an Videomaterial und infolgedessen zu mehr Informationen über den Zustand unserer Kanäle. Die Tätigkeit der Beschäftigten verlagert sich dadurch mehr in Richtung Qualitätssicherung. Das ist auch wichtig bei der Entscheidung über die Sanierung von Kanälen.

Die ersten Erfahrungen mit dem System waren bereits vielversprechend. Durch eine stetige Optimierung des Systems erhoffen sich die WBD eine noch bessere Qualität der Datenauswertung und dadurch eine größere Entlastung der Beschäftigten.

Kanalinspektion

Projektbeteiligte

Nadine Krogull

Bereichsleiterin Abwasserableitung

Dirk Fuchs

Technischer Berater (GIS)

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