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CASE STUDY
Branche: Bauprojektmanagement
Produkt: Triton IP67 Kamera
SDK: Arena Software Development Kit
Echtzeit-IoT-Videouberwachung von Baustellen mit Triton IP67 Kameras
Wenn IoT-Daten zur Echtzeitüberwachung von Baustellen eingesetzt werden, kann die Bildverarbeitung entweder lokal oder in der Cloud erfolgen. Neben den Investitions- und Betriebskosten cloudbasierter Lösungen sind Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung und Datensicherheit entscheidende Faktoren für eine zuverlässige Überwachung und Analyse. In den letzten Jahren hat sich die Videoüberwachung und -analyse dank KI-Technologie stark weiterentwickelt. Dennoch ist die Menge der erfassten Videodaten oft enorm. Um eine gleichzeitige Analyse der ständig hochgeladenen Videodaten zahlreicher Kameras in der Cloud durchzuführen, muss die Systemlast sorgfältig berücksichtigt werden.
Herausforderung
Durch zentrale Verwaltung der Daten von Fahrzeugen, Maschinen und Mitarbeitenden auf Baustellen lässt sich der Gesamtstatus der Abläufe aus der Ferne in Echtzeit erfassen – mit dem Ziel, Betriebszustände besser zu verstehen und die Wartungseffizienz zu steigern. MODE Inc, ein IoT-Unternehmen mit Sitz im Silicon Valley, bietet eine skalierbare Dateninfrastruktur, die physische Datenquellen vernetzt, um Unternehmen bei der Optimierung ihrer Betriebsabläufe zu unterstützen. Mit der Sensor-Gateway-Lösung von MODE können Sensoren und Geräte eines Unternehmens angebunden und die gesammelten Daten innerhalb weniger Tage in die Cloud überführt werden.
In früheren Generationen wurden nur kurze Videoclips aufgezeichnet – inzwischen können Videos mit einer Laufzeit von bis zu vier Stunden aufgenommen und in 20- bis 30-minütige Segmente unterteilt werden.
In dieser Anwendung wurden zwei Triton IP67 Kameras von LUCID mit dem 3,2 MP Sony IMX265 CMOS-Sensor an ein Gateway angeschlossen. Die gleichzeitige Aufnahme in hoher Auflösung stellte eine Herausforderung für die Leistung des Gateways dar. Dennoch gelang es, die Videos auf Webgröße zu komprimieren und in die Cloud zu übertragen. MODE kombiniert leistungsstarke Gateway-Hardware mit der eigenen Gateway-Software, um KI-gestützte Videoanalysen direkt am Netzwerkrand (Edge) durchzuführen.
Lösung
Die Triton TRI032S-CC Kameras von LUCID wurden so konfiguriert, dass sie Rohdaten im RGB-Format an einen PC übermittelten, wo mithilfe des Arena SDK das Video generiert wurde. Die Kamera war mehrere hundert Meter entfernt installiert und übertrug die Daten von dort aus.
Die gleichzeitige Verbindung der beiden Kameras erfolgte über die MODE Mobility Cloud, welche Daten vom Fahrzeug sammelte – dabei wurden sowohl der Innenraum als auch das Umfeld der Baufahrzeuge aufgezeichnet. Diesmal wurde die Aufnahmefunktion der MODE Sensor Cloud erweitert, wobei dieselbe Infrastruktur wie bei der MODE Mobility Cloud genutzt wurde.
Die Triton-Kameras von LUCID sind nach IP67 staub- und wasserdicht und können in rauen Umgebungen wie Baustellen problemlos installiert werden.
Da Videoaufnahmen in höchster Qualität die gesamte Netzwerkbandbreite beanspruchen können, entschied sich MODE dafür, die Videos über eine selbst entwickelte Videopipeline zu erzeugen. Die Videotreiber von LUCID basieren hauptsächlich auf C++-APIs.
Fazit
Zusätzlich zur Erfassung von Fahrzeugdaten wie Position und Beschleunigung ermöglichen Sensoren die Überwachung des Betriebsstatus von Baumaschinen, was deren Effizienz und Wartbarkeit verbessert. Durch das Sammeln von Umweltdaten auf der Baustelle in Echtzeit können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und gezielt behoben werden.
Besonders wichtig ist die Möglichkeit, Daten zentral aus der Unternehmenszentrale zu erfassen und zu verwalten. Angenommen, ein Unternehmen betreibt 100 Baustellen im ganzen Land und möchte alle Bauaktivitäten dort in Echtzeit überwachen. Mithilfe von IoT-Automatisierung und dem Cloud-Dienst von MODE lassen sich täglich 100 Videos automatisch erfassen, analysieren und die Zusammenarbeit zwischen den Baustellen nahtlos gestalten.