Sensorgestützte Charakterisierung von Bauschutt bei hohen Belegungsdichten mittels Deep Learning
Der Bausektor gehört zu den ressourcenintensivsten Wirtschaftssektoren. Der Bestand an Gebäuden und Infrastrukturen ist mit rund 28 Milliarden Tonnen (Stand 2010) inzwischen ein bedeutendes, menschengemachtes Rohstofflager, das nach Nutzungsende wieder dem Recycling zugeführt werden kann (Umweltbundesamt 2021). Bauabfälle fallen dann als Bauschutt, Straßenaufbruch, Boden und Steine sowie als Baustellenabfälle an.
Die zuverlässige Charakterisierung von Bauschutt bildet die Grundlage zur sensorgestützten Stoffstromüberwachung und Schüttgutsortierung. Ausgehend von Farbaufnahmen von Ziegel- und Kalksandsteinpartikeln werden verschiedene Deep Learning Architekturen zur Objektdetektion (Faster R-CNN, YOLOv3, SSD) hinsichtlich der Eignung für den spezifischen Einsatz in der Bauschuttcharakterisierung untersucht. Im Fokus der Untersuchungen steht die Detektionsleistung bei zunehmender Partikelüberlappung aufgrund verschiedener Belegungsdichten. Für das Training werden synthetisch erzeugte Bilder generiert, um aufwendiges Annotieren zu vermeiden. Der anschließende Transfer und Test auf realen Aufnahmen zeigen die generelle Eignung der Verfahren sowie die Vor- und Nachteile der jeweiligen Architekturen.
| Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben | |
| Quelle: | Recy & Depotech 2022 (November 2022) | |
| Seiten: | 6 | |
| Preis inkl. MwSt.: | € 3,00 | |
| Autor: | Felix Kronenwett  G. Maier Robin Gruna Dr. Volker Thome Prof. Dr.-Ing. Thomas Längle | |
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