Building Renovation: Gebäudesanierung mit Computer Vision und digitalen Zwillingen
Gebäude verbrauchen in der Schweiz etwa 40 % der Energie des Landes. Wir entwickeln ein System, um digitale Modelle physischer Gebäude zu erstellen und den Sanierungsprozess effizienter zu gestalten.
Die langfristige Klimastrategie der Schweiz sieht vor, dass bestehende Gebäude bis 2050 keine Treibhausgasemissionen mehr verursachen sollen. Viele ältere Häuser benötigen bessere Isolierung sowie moderne Heizungs-, Lüftungs- und Klimasysteme, um ihren Gesamtwärmebedarf zu senken. Der optimale Weg zur Sanierung eines einzelnen Gebäudes erfordert Zeit und manuelle Arbeit. Der Sanierer muss zum Beispiel die Grösse und Lage der Fenster und Türen kennen oder wissen, welche Materialien in der Gebäudehülle, in den Wänden, Böden und Decken verwendet wurden.
Um einen automatisierten Prozess zur Bewertung des energetischen Zustands und des Sanierungspotenzials von Gebäuden zu schaffen, arbeitet das Institut für Data Science FHNW mit dem Industriepartner Ecolution Engineering, einem auf energieeffiziente und nachhaltige Gebäudelösungen spezialisierten Unternehmen, zusammen.
Die manuelle Datenerfassung für die energetische Bewertung eines Gebäudes ist zeitaufwendig. Zudem führt sie oft zu Datenunterbrechungen und zu lediglich ungefähren Werten. Unser Projekt zielt darauf ab, diesen Prozess zu automatisieren. Basierend auf zweidimensionalen Bauplänen und/oder vor Ort erstellten 3D-Scans des Gebäudes und seiner Umgebung dreidimensionaler digitalen Zwilling eines Hauses erstellt werden können.
Das Projekt begann mit einer Machbarkeitsstudie im Juli 2024 und umfasst weitere Teilprojekte, die das Thema vertiefen. In diesen späteren Schritten wird unser Projektteam zum Beispiel neue Methoden vorschlagen und verschiedene Szenarien evaluieren, wie etwa Gebäude ohne vorhandene 2D-Pläne
Alle Partner bringen ihre Stärken in das Projekt ein. Ecolution ist Experte für die Erfassung relevanter Benchmark-Daten aus Wohngebäuden. Die Forschungspartner FHNW und UZH nutzen ihre Kompetenzen, um öffentliche Datensätze zu evaluieren und eigene zu entwickeln, in Kombination mit neuronalen Netzwerken und Modellen der Computer Vision. Die Forscher*innen verarbeiten die Daten von Ecolution zu einem standardisierten 3D-Modell, welches das Unternehmen für genaue Berechnungen des Wärmebedarfs auf automatisierte Weise nutzen kann.
Während der Zusammenarbeit sammelt unser Projektteam detaillierte räumliche Daten mithilfe modernster Technologien, wie optische Kameras, Laserscanning und Drohnen. Wir verarbeiten die Daten durch Punktwolkenregistrierung, Mesh-Generierung sowie Objekterkennung und Segmentierung, unterstützt durch Künstliche Intelligenz und Computer Vision. Letztendlich wollen wir Werkzeuge entwickeln, die es den Akteuren des Schweizer Immobiliensektors ermöglichen, das Sanierungspotenzial auf vollständig automatisierte, digitale Weise zu schätzen.
Informationen
Auftraggeber | |
Ausführung | Institut für Data Science FHNW |
Partner | |
Förderung | |
Projektteam | Susanne Suter (Institut für Data Science FHNW) |
