pte20210920004 Technologie/Digitalisierung, Forschung/Entwicklung

KI erkennt zerstörte Häuser nach Katastrophen

"DamageMap": Schnelles maschinelles Gutachten liefert zuverlässige Analyse nach Waldbränden


"DamageMap": Software färbt zerstörte Häuser rot ein (Foto: Galanis et al.)

San Luis Obispo/Harvard (pte004/20.09.2021/06:10)

Häuser, die bei Waldbränden beschädigt wurden, müssen nicht unbedingt abgerissen werden. Manche können wieder instandgesetzt werden. Ehe Gutachter den Zustand erfasst haben vergehen oft viele Wochen. Künftig geht es ganz schnell. Forscher der Stanford University https://www.stanford.edu/ in Kalifornien und der California Polytechnic State University https://www.calpoly.edu/ (Cal Poly) in San Luis Obispo haben mit DamageMap ein Bildauswertesystem entwickelt, das auf der Basis von künstlicher Intelligenz (KI) und nach einem ausgiebigen Lerntraining an Hand von Luftaufnahmen eine Schadensbeurteilung abgeben kann.

[b]Trefferquote liegt bei 92 Prozent[/b]

„Wir wollten den Begutachtungsprozess automatisieren und ihn für Ersthelfer und Bürger, die wissen möchten, was mit ihrem Haus bei einem Waldbrand passiert ist, viel schneller machen", sagt Marios Galanis, Doktorand in der Abteilung für Bau- und Umweltingenieurwesen an der Ingenieursschule der Stanford University. 

DamageMap ist nicht dazu gedacht ist, die Schadensklassifizierung durch Gutachter zu ersetzen. Die Software ist als ergänzendes Werkzeug gedacht, das eine hochwertige Vorauswahl treffen kann. Die Forscher testeten es mit einer Vielzahl von Satelliten-, Luft- und Drohnenaufnahmen. Die Trefferquote lag bei 92 Prozent.

[b]Städte lassen sich in wenigen Stunden scannen[/b]

„Mit dieser Software können Sie die ganze Stadt Paradise in wenigen Stunden scannen", sagt G. Andrew Fricker, Assistenzprofessor an der Cal Poly. Diese nordkalifornische Stadt wurde 2018 durch einen gewaltigen Waldbrand zu großen Teilen zerstört. „Ich hoffe, dass DamageMap wertvolle Informationen für die Entscheidungsprozesse der Feuerwehrleute und Notfallhelfer bereitstellen kann", so Fricker. Das Programm könne auch Geschädigten helfen, Versicherungsansprüche geltend zu machen und ihr Leben wieder auf Kurs zu bringen.

[b]Als Berurteilungsbasis genügen beliebige Bilder[/b]

Anstatt nach Unterschieden zwischen Vorher-Nachher-Bildern zu suchen, verwendet DamageMap Fotos aller Art, die vor dem Brand entstanden sind, um das Gebiet zu kartieren und Gebäudestandorte zu lokalisieren. Dann analysiert das Programm die Bilder nach einem Waldbrand, um Schäden durch Merkmale wie geschwärzte Oberflächen, zerstörte Dächer oder das Fehlen von Strukturen zu identifizieren.

„Menschen können schnell erkennen, ob ein Gebäude beschädigt ist oder nicht, ohne es mit einem Bild vergleichen zu müssen, das vor dem Feuer entstanden ist", sagt Krishna Rao, Doktorand der Geowissenschaften an der Stanford University. „Das haben wir dem Programm mit Hilfe von maschinellem Lernen beigebracht."

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