De uitdaging
Bij glasvezelnetwerken ontbreekt het vaak aan uitgebreide digitalisering van locatiekaarten. Daar komt bij dat het digitaliseringsproces van ontbrekende informatie onhandelbaar is voor menselijke werknemers. Een telecommunicatiebedrijf riep onze hulp in om met deze problemen aan de slag te gaan. Het bedrijf had beperkte geautomatiseerde planningsmogelijkheden voor vaste netwerken wegens ontoereikende gegevenskwaliteit. Ook was er was sprake van vertekeningen in de handgetekende kaarten, en waren er netwerkobjecten, zoals leidingen en hun configuraties, onvolledig gedigitaliseerd. Gelukkig wisten wij wat we moesten doen om hierbij te helpen
Het eindresultaat? Verbeterde planningsnauwkeurigheid en efficiëntie van de geautomatiseerde uitrol van het vaste netwerk dankzij preciezere kaartgegevens.
De aanpak
Ten eerste verdeelden we de uitdagingen van het bedrijf in drie subproblemen: detectie, matching en correctie. Daarna identificeerden we de gebouwen op locatiekaarten op nauwkeurige wijze met behulp van een fuzzy classifier, rekening houdend met contourhiërarchieën. Vervolgens gebruikten we tools, zoals een geometrisch traagheidsmoment, relatieve posities op de kaart en meta-informatie (zoals straatnamen en huisnummers), om gedetecteerde gebouwen met referentiegegevens te matchen.
Ten slotte corrigeerden we vervormingen binnen locatiekaarten op basis van het middelpunt van het gebied en interpolatie tussen gebouwenparen. We detecteerden daarnaast ook buizensymbolen en gerelateerde tekstuele informatie op de kaarten.
Het resultaat
Onze hulp bij dit project leidde tot een succesvol algoritme voor de automatische detectie van gebouwen in handgetekende kaarten voor het telecombedrijf. Het bedrijf profiteerde ook van de matching-algoritmen voor gedetecteerde en referentie-gebouwenobjecten. Het correctiealgoritme dat wij hielpen bouwen en dat gebaseerd was op gedetecteerde gebouwen, hielp om vervormingen in de locatiekaarten te corrigeren.