Description du projet
Utiliser l’accéléré dans la construction
Dans le secteur de la construction, des vidéos en chronophotographie (prises de vues espacées pour produire une vidéo en accéléré) sont utilisées pour enregistrer des mois de travail. Les vidéos sont utilisées par les entreprises de construction pour documenter l’avancement des travaux et s’assurer que les contractants respectent le planning. En tant que technologie de surveillance, les vidéos en chronophotographie fournissent un enregistrement de l’avancement des travaux 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, qui peut être utilisé pour contrôler l’activité et justifier les retards. En tant qu’outils de marketing, elles peuvent permettre de faire connaître le projet de construction à un plus large public. Fondé sur les systèmes actuels de chronophotographie, le projet EVERCAM, financé par l’UE, utilise la puissance de l’apprentissage automatique pour fournir un système de vision intelligent et innovant qui permet d’améliorer la communication et d’accroître la productivité dans le secteur sous-digitalisé de la construction. Le projet conduira une étude de faisabilité qui aboutira à l’élaboration d’un plan d’affaires stratégique.
Objectif
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.
Champ scientifique
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- social scienceseconomics and businesseconomicsproduction economicsproductivity
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Programme(s)
Régime de financement
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinateur
D01 FW20 DUBLIN
Irlande
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.