Semantische Segmentierung und Klassifizierung von Bauwerksschäden aus Bildern bon Hafeninfrastrukturen

Die alternde Infrastruktur in Häfen erfordert eine regelmäßige Inspektion. Diese Inspektion wird derzeit manuell durchgeführt, indem die gesamte Infrastruktur von Hand abgetastet wird. Dieser Prozess ist kostenintensiv, da er viel Zeit und Personal erfordert.

In dieser Masterarbeit soll daher eine Segmentierung von Bildern mittels künstlicher neuronaler Netze zur Trennung von Schäden und nicht geschädigten Bereichen, sowie zur Klassifizierung in verschiedene Schadensarten erarbeitet werden. Das Ziel ist die Erkennung und Klassifizierung von Schäden, wobei zunächst der Fokus auf Roststellen und Aussinterungen liegt.

Um die Genauigkeit der Messungen des Systems in Bezug auf Form und Fläche der einzelnen Schäden zu erhalten, sollen Verfahren der semantischen Segmentierung eingesetzt und mit klassischen Verfahren der Bildverarbeitung vergleichen werden.