Descripción del proyecto
Técnicas de intervalos de tiempo para la construcción
En el sector de la construcción, los vídeos de intervalos de tiempo se utilizan para registrar meses de trabajo. Las empresas de construcción emplean estos vídeos para guardar el progreso del trabajo y garantizar que los contratistas se ciñan al calendario fijado. Como sistemas de inspección, los vídeos de intervalos de tiempo ofrecen un registro ininterrumpido del progreso, lo que se puede utilizar para controlar los trabajos y justificar el retraso. Como herramientas de comercialización, pueden transmitir el proyecto de construcción a un público más amplio. Con base en los sistemas de intervalos de tiempo actuales, el proyecto EVERCAM emplea el poder del aprendizaje automático para suministrar un innovador sistema de visión inteligente a fin de mejorar las comunicaciones y la productividad en el mundo de la construcción, un sector que aún está en vías de digitalización. Los investigadores realizarán un estudio de viabilidad cuyo resultado será el desarrollo de un plan comercial estratégico.
Objetivo
Evercam seek to combine the power of Machine Learning with their extensive network of time-lapse cameras on construction sites to bring disruptive performance benefits to the construction industry. In this proposal, we explain the many ways in which data from construction cameras can impact this under-digitalised industry and why Evercam is in a uniquely strong position to deliver this innovation. With over 200 years of video recorded and a technical team who have already delivered a working vision analytics model, the time has come to bring this exciting technology to market. A feasibility study proposed here will result in the development of a strategic business plan for commercialisation.
Ámbito científico
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- social scienceseconomics and businesseconomicsproduction economicsproductivity
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Régimen de financiación
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinador
D01 FW20 DUBLIN
Irlanda
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.