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Das DataHub Ruhr ist ein Business-Building-Programm, das Startups mit etablierten Unternehmen aus dem Ruhrgebiet zusammenbringt. Eure Aufgabe ist es, die Use Cases unserer Partnerunternehmen mit innovativen, datengetriebenen Ideen zu lösen. Innerhalb eines 3-monatigen Kooperationszeitraums soll ein Proof of Concept erstellt werden, dafür erhaltet Ihr bis zu 20.000 €. Die Equity bleibt stets bei euch.
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“DRIVE” - Digitalizing Mine Plans
Ergebnis
Die RAG verfügt über mehr als 160.000 2D-Pläne von ehemaligen Bergwerken, die meisten davon in Papierform. Mit Hilfe von KI-basierter Mustererkennung konnte OmegaLamdaTec diese Pläne in nur 3 Monaten digital in 3D-Pläne umwandeln. Die Pläne sind nun viel genauer, schneller zu durchsuchen und für zukünftige Generationen verfügbar.
Das Ruhrgebiet ist der größte Ballungsraum Deutschlands und bekannt für seine umfangreiche Bergbaugeschichte. Für die Zeit nach dem Bergbau ist die RAG bestrebt, das Ruhrgebiet als sicheren und lebenswerten Standort für seine vielen Bewohner aufrecht zu erhalten. Die Analyse und das Verständnis der räumlichen Anordnung von mehr als 400 Kohlebergwerken ist der wichtigste Teil dieses Projekts. Kannst Du die RAG unterstützen und mit Deinen Bildverarbeitungsalgorithmen die Grundlage für anspruchsvolle 3D-Modelle entwickeln?

Use Case

Noch bis Ende 2018 förderte die RAG in Deutschland Steinkohle unter Tage und trägt auch weiterhin die Verantwortung für die daraus resultierenden Folgen in Nordrhein-Westfalen und im Saarland. Seit fast 200 Jahren wurden tausende von Bergwerksschächten und andere Gruben unter Tage erschlossen, viele davon zu einer Zeit, als Computer und 3D-Modelle noch unbekannt waren.

Genaue Kenntnisse über die Lage der untertägigen Gruben (z.B. in Form von 3D-Modellen) sind ein wichtiger Faktor für die komplexen Fragestellungen, die in der Zeit nach dem Bergbau auftreten. Die RAG verfügt über mehr als 160.000 2D-Pläne (gescannt und georeferenziert), die insgesamt rund 400 Schächte zeigen. Die Pläne enthalten Informationen über untertägige Abbaugebiete, Fahrwege und Schächte. 

RAG möchte, dass ein MVP entwickelt wird, das die zentralen Achsen der Abbautrassen automatisch vektorisiert, so dass anschließend ein 3D-Modell von der RAG erstellt werden kann. 3D-Modelle helfen, komplexe Zusammenhänge zu ermitteln, um aufkommende Fragestellungen effektiv zu bearbeiten. Gerade jüngere Mitarbeiter und Quereinsteiger profitieren von 3D-Modellen, da diese den Know-how-Transfer erleichtern.

Für den Start werden hochwertige Bilder zur Verfügung stehen, so dass der Bildverarbeitungsalgorithmus relativ einfach trainiert werden kann.  Aus der Höhenbeschriftung der 2D-Plänen lässt sich die Z-Komponente der Strecke (also die geografische Höhe) ermitteln. Das Layout der Pläne ist identisch, da sie von einer Computersoftware generiert wurden. In diesem ersten Schritt erhältst Du auch ein bestehendes 3D-Modell, um Deine räumliche Vektorisierung zu überprüfen. Ziel ist es, das vorhandene Modell mit einer Genauigkeit von fünf Metern zu replizieren. Sobald der Algorithmus und das MVP fein abgestimmt sind, sollen Pläne mit schlechterer Bildqualität vektorisiert werden. Das Verfahren bleibt das gleiche, aber der Algorithmus zur Mustererkennung muss verfeinert werden.

WAS DU MITBRINGEN SOLLTEST

  • Fundierte Kenntnisse von Computer-Vision-Algorithmen zur Extraktion von Informationen aus Bildern
  • Kenntnisse in Softwareentwicklung zur Implementierung eines MVP

ERWARTETES ERGEBNIS

  • Eine Applikation, die Informationen aus digitalisierten Bildern extrahiert und diese Informationen anschließend in 3D-Mittellinien vektorisieren kann.
  • Die Ausgabe ist eine Datei mit X-, Y-, Z-Koordinaten und der jeweiligen Objekt-ID (z. B. eine bestimmte Wegstrecke)

MILESTONES

Das Projekt teilt sich in drei Meilensteine auf:

  1. Du entwickelst einen Computer-Vision-Algorithmus, der Informationen über das Streckennetz aus digitalisierten 2D-Plänen extrahiert, um diese Informationen als 3D-Polylinien zu vektorisieren, die als Datei bereitgestellt werden.
  2. Sobald die Logik für einen bestimmten Satz von sauber beschrifteten Minenplänen (Kategorie A) funktioniert, testest Du Deine Ergebnisse gegen ein vorhandenes 3D-Modell. Du  solltest  in der Lage sein, 95 % der Minenschächte mit einer Genauigkeit von 5 Metern zu reproduzieren.
  3. Wenn Du 2D-Pläne der Kategorie A bewältigt hast, erhältst Du einen weiteren Satz digitalisierter und georeferenzierter Bilder, die von geringerer Qualität sind (Kategorie B). Für diese Kategorie solltest Du in der Lage sein, 80 % der Strecken mit einer Genauigkeit von 5 Metern zu vektorisieren.
  4. Schließlich sollte Deine Anwendung in der Lage sein, 50 % der Routen von Plänen der Kategorie C zu vektorisieren, die die niedrigste Bildqualität aufweisen.
Das Ruhrgebiet ist Deutschlands größte Metropolregion und bekannt für seine umfangreiche Bergbaugeschichte. In einer Zeit nach dem Bergbau setzt sich die RAG dafür ein, dass das Gebiet für seine vielen Einwohner sicher und lebenswert bleibt. Die Analyse und das Verständnis der räumlichen Anordnung von mehr als 400 Kohlebetten sind dabei von entscheidender Bedeutung.
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Felix Schröder
Programmleiter DataHub Ruhr

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