XXIV.A.156
Методика сопоставления диаграммы Ганта с результатами интерпретации снимков для мониторинга деятельности на производственной площадке
Зайцев В.В. (1), Ланцев Н.С. (1)
(1) Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского, Санкт-Петербург, Россия
Предложена методика сопоставления диаграммы Ганта с результатами интерпретации спутниковых снимков и материалов БПЛА. Диаграмма преобразуется в плановый ресурсно-зональный тензор, снимок — в целочисленную матрицу принятых объектов, после чего для каждого типа техники, зоны и состояния непосредственно вычисляются совпадения, дефициты и избытки.
Для диагностики введены пообъектные бинарные признаки несовпадения, коэффициенты занятости и зонального соответствия, число единиц с подтверждённым признаком простоя и количество плановых единиц, не подтверждённых в назначенной зоне. Показатели не содержат вероятностных весов и сохраняются раздельно, что позволяет простой оценкой отличить дефицит работающей техники, простой, ошибки местоположения (дислокацию), внеплановую деятельность и превышение плановой занятости техники.
Проведя модельные расчеты, было установлено, что при плане из шести работающих экскаваторов перемещение двух машин на стоянку дало Kмоб = 0,667, L = 2 и Kпр = 0,333; перераспределение двух машин между рабочими зонами при неизменной численности снизило Kзон до 0,667 и сформировало Bзон = 2; вывод в работу двух резервных машин повысил Kмоб до 1,333. В пообъектном примере непосредственно получены два несовпадения по зоне, одно по состоянию и два по операции. Для ряда наблюдений по ступенчатому правилу рассчитано 8 машино-часов состояния стоянки.
Практическое применение методики возможно для различных типов объектов наблюдения, имеющих выраженные временные зависимости пространственного положения объектов, либо их измеряемых числовых параметров (например, NDVI). Методику можно применять для оценки вегетативного состояния растительности при сельскохозяйственных работах, контроля лесных ресурсов, оценки деятельности объектов и процессов, их экологического состояния, мониторинга чрезвычайных ситуаций. Необходимым условием ее работы остается разработка для контролируемых территорий сетевых планов или пространственно-временных диаграмм, одной из разновидностей которых является диаграмма Ганта.
Ключевые слова: диаграмма Ганта, дистанционное зондирование, контроль строительной техники, мониторинг производства, пространственное сопоставление
Литература:
- Wilson J. M. Gantt charts: A centenary appreciation. European Journal of Operational Research. 2003;149(2):430–437. DOI: 10.1016/S0377-2217(02)00769-5.
- Project Management Institute. A Guide to the Project Management Body of Knowledge and The Standard for Project Management. 7th ed. Newtown Square, PA: Project Management Institute; 2021. ISBN 978-1-62825-664-2.
- Zhang X., Bakis N., Lukins T. C., Ibrahim Y. M., Wu S., Kagioglou M., Aouad G., Kaka A. P., Trucco E. Automating progress measurement of construction projects. Automation in Construction. 2009;18(3):294–301. DOI: 10.1016/j.autcon.2008.09.004.
- Kim C., Kim B., Kim H. 4D CAD model updating using image processing-based construction progress monitoring. Automation in Construction. 2013;35:44–52. DOI: 10.1016/j.autcon.2013.03.005.
- Reja V. K., Varghese K., Ha Q. P. Computer vision-based construction progress monitoring. Automation in Construction. 2022;138:104245. DOI: 10.1016/j.autcon.2022.104245.
- Xia G.-S., Bai X., Ding J., Zhu Z., Belongie S., Luo J., Datcu M., Pelillo M., Zhang L. DOTA: A large-scale dataset for object detection in aerial images. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018:3974–3983.
- He K., Gkioxari G., Dollár P., Girshick R. Mask R-CNN. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2017:2961–2969. DOI: 10.1109/ICCV.2017.322.
- Pal A., Lin J. J., Hsieh S.-H., Golparvar-Fard M. Activity-level construction progress monitoring through semantic segmentation of 3D-informed orthographic images. Automation in Construction. 2024;157:105157. DOI: 10.1016/j.autcon.2023.105157.
- Han J.-Y., Hsu C.-R., Huang C.-J. Automated progress monitoring of land development projects using unmanned aerial vehicles and machine learning. Automation in Construction. 2024;168(A):105827. DOI: 10.1016/j.autcon.2024.105827.
Презентация доклада
Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных