Reconstrucción automática de la red de saneamiento

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Las redes subterráneas son una consecuencia directa de la urbanización. Estas redes se utilizan a diario para ofrecer todos los servicios vitales: electricidad, Internet, agua, etc. Sin embargo, los datos disponibles relacionados con ellas, en particular los de saneamiento, son variados y se presentan en diferentes tipos (textos, imágenes, SIG, etc.) y formatos (analógico, digital). Además, estos datos de múltiples fuentes y formatos suelen ser incompletos, inciertos y a veces contradictorios, lo que hace que su gestión sea compleja, costosa y tediosa. Son muchas las razones por las que la gestión de datos de las redes subterráneas es esencial: reducción de los costes de reparación y ampliación, realización de simulaciones hidráulicas, preservación del medio ambiente, etc. En Francia, a lo largo de la última década, se han realizado muchos esfuerzos legislativos para abordar estas cuestiones. La reforma de 2012 "DT-DICT" es un ejemplo concreto, que exige a las empresas y a los servicios públicos el uso de mapas exactos y precisos. Para contribuir técnicamente a estos esfuerzos, Berger-Levrault, en colaboración con especialistas de la universidad de Montpellier y de la universidad Sidi Mohammed Ben Abdellah de Marruecos, pretende utilizar técnicas de Inteligencia Artificial para lograr lo siguiente:

  • Recogida de datos precisos de diferentes fuentes de datos.
  • Construir mapas subterráneos precisos y completos utilizando técnicas de fusión de datos.

Entre las tareas que se han realizado desde el inicio de este proyecto :

  • Aplicación de redes neuronales convolucionales a las imágenes de Google Street View para detectar las posiciones de los pozos de registro (figura 1). La figura 2 muestra una comparación entre las posiciones reales de los pozos (abajo) y nuestros resultados (arriba).

Predecir la conexión entre los pozos de registro

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