SBIR Phase I: Automating Element-Level Inspection of Civil Infrastructures through Computer Vision

SBIR 第一阶段:通过计算机视觉对民用基础设施进行自动化元件级检查

基本信息

  • 批准号:
    2151516
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-09-01 至 2024-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The broader impact of this Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project is to develop a damage detection analysis software platform to reduce the risk of failure for heavy civil infrastructure assets (e.g., bridges and dams) while optimizing the capital allocation for these vital systems using a unique combination of artificial intelligence (AI) and civil engineering. The public utilities responsible for civil infrastructure upkeep and assessment need fast, reliable solutions to collect massive amounts of data and rapidly assess the status of large amounts of heavy civil infrastructure. They also need to be able to make accurate and timely reports to stakeholders on the structural integrity of these assets. This project aims to facilitate data-driven decision making for civic leaders regarding infrastructure investments. This Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project will develop and commercialize technologies to increase the automation of the infrastructure asset management process and reduce the costs of this process for asset owners. This increase in automation may also lead to improved conditions and temporal change assessment through AI-powered analytics. The resulting analytics would improve inspection practices by increasing accuracy and objectivity, leading to safer infrastructure systems and fewer infrastructure failures. The technical innovation of this Phase I project is a 3D computer vision pipeline designed to process remotely sensed data and automatically transform it into a format that meets the reporting needs of engineers. The technology addresses long-standing challenges associated with using 3D remote sensing data for infrastructure asset management by developing the foundational technical capabilities to automatically segment and transform 3D point clouds into high-resolution 2D orthomosaics of infrastructure components. Existing approaches are not flexible or generalizable, either employing highly constrained geometric approaches or statistical deep learning models, for which relevant infrastructure data sets do not exist. The proposed approach will utilize computational geometric analysis to isolate and segment point clouds into individual structural components. The process will be prototyped and revised through user pilot studies and ongoing customer discovery and validation activities.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
小型企业创新研究(SBIR)第一阶段项目的更广泛影响是开发一个损坏检测分析软件平台,以降低重型民用基础设施资产(如桥梁和大坝)的故障风险,同时使用人工智能(AI)和土木工程的独特组合来优化这些重要系统的资本配置。负责民用基础设施维护和评估的公用事业公司需要快速、可靠的解决方案来收集海量数据,并快速评估大量重型民用基础设施的状态。它们还需要能够就这些资产的结构完整性向利益攸关方作出准确和及时的报告。该项目旨在促进民间领导人在基础设施投资方面以数据为导向的决策。小型企业创新研究(SBIR)第一阶段项目将开发技术并将其商业化,以提高基础设施资产管理流程的自动化程度,并为资产所有者降低这一流程的成本。自动化程度的提高还可能导致通过人工智能支持的分析来改善条件和评估时间变化。由此产生的分析将通过提高准确性和客观性来改进检查做法,从而导致更安全的基础设施系统和更少的基础设施故障。这一期项目的技术创新是3D计算机视觉管道,旨在处理遥感数据并自动转换为满足工程师报告需求的格式。该技术通过开发自动分割3D点云并将其转换为基础设施组件的高分辨率2D正射影像的基本技术能力,解决了使用3D遥感数据进行基础设施资产管理的长期挑战。现有的方法既不灵活,也不能推广,要么采用高度受限的几何方法,要么采用统计深度学习模型,其相关的基础设施数据集不存在。提出的方法将利用计算几何分析将点云分离并分割成单独的结构组件。该过程将通过用户试点研究以及持续的客户发现和验证活动进行原型和修订。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

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