DigitalTwin技术的应用使我们能够代理访问潜在增加的数据源和控件

为了提高建筑行业的现场生产力和运营绩效，BAM Nuttall与科技公司Iotic和克兰菲尔德大学的研究人员合作，利用新的数字孪生技术开发了基于AI的计算机视觉系统。学习相机项目采用标准网络摄像头，并与智能传感器的IoT框架集成，采集风速、天气状况等实时环境数据，并结合包括位置、日期、时间在内的上下文信息。所有这些数据都被输入到基于云的系统中，以创建数字双胞胎，从而在物理世界和虚拟世界之间架起一座桥梁。

Iotic数字孪生是“事物”或资产的自治和互操作版本，它的所有数据和控制可以在数字环境中交互、关联和表现，就像现实世界中的孪生对象一样。将这两个世界与“学习相机”相结合，可以对现场数据进行监控和分析，从而在问题可能导致的延误、事故和成本增加之前发现并解决问题，同时通过运行真实准确的模拟，可以帮助规划未来的数据。

特别是，摄像机可以被编程，以便它可以24小时识别建筑工地上的异常活动，并产生警报，以便有人可以处理解决任何问题。这减少了在危险区域和全天候条件下重复现场检查和安全监控的需要。

Iotic客户成功部门负责人Sophie Peachey表示，“学习数字孪生技术在相机中的应用，使我们能够代理访问潜在增加的数据源和控件，从而提高解决方案中使用的算法的准确性。这些算法必须能够正确解释差异，并采取适当的措施，使学习相机成为可信的解决方案。”

“你可以看到这如何适用于不同的情况。在这种情况下，人们必须平衡知道某样东西存在、已经改变或正在工作的重要性和检查它所花费的时间。虽然这不仅限于建筑，但我们对可能对生产率产生的影响以及为建筑工人提供安全的工作环境感到非常兴奋。”

克兰菲尔德大学生命科学工程服务研究所图像和信号处理及退化评估讲师赵一凡博士说，他认为创新是人工智能应用于传统行业的绝佳机会。

“通过使用学习摄像头，施工现场将更好地管理和交付项目。它的使用还将促进行业吸引具有软硬件开发技能的人才，以解决普遍存在的生产力低下问题。”

BAM Nuttall创新主管Colin Evison总结道：“总的来说，已经发现了可以在物理环境中应用的经验教训和机会，这些虚拟环境可以在物理世界中应用，并用于业务转型。这是一个真正的机会来探索我们如何通过采用和开发以前没有的技术解决方案来使建筑项目变得更智能。

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