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    运行环境:支持 Windows7/10 64 位操作系统,
    显示器分辨率不低于 1080×720p。

    目前,大部分的检测作业最终形成的成果为检测报告,无论是从具体的病害,还是设施的整体情况,其呈现方式均不直观。并且,巡检流程缺乏有效的数字化管理,巡检成果的可重复利用率低,巡检过程的监督检查困难,现有的部分巡检作业软件也存在集成化程度低、数据成果不通用的问题。

    为此,睿铂科技开发了通途智慧巡检管理系统,将巡检全流程进行数字化一站式管理,集成了人员管理、数据管理、病害识别、病害定位、病害三维可视化管理、历史病害对比、数据统计分析、巡检报告定制化输出等功能。

    数据处理使用睿铂全系相机配套的SkyScanner软件,该软件可以分架次或分批次导出巡检数据,从而实现海量巡检数据的有效化管理。同时,该软件还可以将地理位置信息写入照片中,实现高精度的坐标矫正,并根据无人机和相机的姿态信息,解算出影像的视场域,为后续病害点的精准定位提供数据支撑。

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    运行环境:支持 Windows7/10 64 位操作系统,
    显示器分辨率不低于 1080×720p。

    随着基于卷积神经网络深度学习的图像识别算法的进步,使用高分辨率巡检影像进行病害点人工智能识别的技术应用也更加容易和成熟。具体的工作流程如下:

    第一步:通过对采集图片数据进行标记并交付给卷积神经网络模型进行训练。训练后的神经网络模型可快速地对图片进行裂缝识别检测,后期通过完善模型和采集更多训练数据来共同提高模型的识别率。

    第二步:针对已经识别出缺陷的图片,进行增强、去噪、图像分割、边缘检测等一系列处理,得到裂缝分割效果图和裂缝像素级的测量结果。采用基于深度学习的优化分割算法,裂缝像素级重叠率高,并且能够在细小裂纹、复杂背景、人为标识等干扰情况下给出正确的分割结果。

    同时针对设施的其余缺陷,如钢结构焊缝开裂、锈蚀、螺栓松动、脱空等情况也进行识别。

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