Kanalgipfel 2025: Was meint der Mensch, was sieht die Maschine? | Netzübergreifende vergleichende Untersuchungen zu Qualitätsunterschieden bei Erfassung und Bewertung von Kanalisationen

KI-gestützte Bilderkennungsmethoden finden zunehmend Anwendung in der Zustandserfassung und -beurteilung von Entwässerungssystemen. Erste Erkenntnisse zeigen, dass bei Nutzung solcher Systeme die Anzahl erkannter Auffälligkeiten im Vergleich zur konventionellen Schadenskodierung durch menschliche Inspekteure signifikant höher ausfällt. Diese Unterschiede sind jedoch nicht einheitlich, sondern abhängig von verschiedenen Einflussgrößen wie eingesetzter Kameratechnik, Rohrmaterial, Schadensart und -ausprägung sowie dem zugrunde liegenden KI-System.

Für das strategische Kanalmanagement stellen sich damit die zentralen Fragen der erforderlichen Erfassungsqualität, der von Inspekteuren oder Maschine gelieferten Erfassungsqualität sowie der Qualitätssicherung. Dies gilt insbesondere vor dem Hintergrund, dass Auswirkungen der unterschiedlichen Erfassungsqualitäten auf die der Zustandsbeschreibung folgenden Prozessschritte des Kanalmanagements bislang noch nicht belastbar beleuchtet wurden.

Im Rahmen des Vortrags werden anhand vergleichender und netzübergreifender Untersuchungen die Unterschiede in den Erfassungen durch Inspekteur und Bilderkennung dargelegt. Darüber hinaus werden die Einflüsse der unterschiedlichen Erfassungsstandards auf die Zustands- oder Substanzklasse der Haltungen und insbesondere auf deren prognostizierte Alterung quantifiziert. Netzbetreibern und beratenden Ingenieuren werden Hinweise zum Umgang mit diesen Sachverhalten in Hinblick auf das Kanalmanagement gegeben.

 

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