Wytyczenia spękań HALO AI naniesione na ortomozaikę drogi startowej

Platforma

HALO AI przetwarza zobrazowania z drona na raporty ASTM PCI.

Prosimy przesłać zobrazowania o wysokiej rozdzielczości z dowolnego drona pomiarowego. W ciągu 24 godzin każde uszkodzenie jest zwracane z obrysem na poziomie piksela, zmierzone i ocenione sekcja po sekcji zgodnie z normą ASTM D6433 lub D5340. Prosimy przesłać dane z już wykonanego nalotu, aby zobaczyć wyniki na własnej nawierzchni.

98%Dokładność szerokości, długości i powierzchni spękania
95%Zgodność z oceną PCI wykonaną przez wykwalifikowanego inżyniera
1mmNajmniejsze wytyczone i zmierzone uszkodzenie
24hOd przesłania danych do raportu w skrzynce

Platforma na żywo

Rzeczywisty pomiar, na żywo z platformy.

Widok można przesuwać, włączyć warstwy i odczytać ocenioną powierzchnię tam, gdzie znaleziono uszkodzenia. Otwiera się w każdej przeglądarce.

Odcinek drogi na żywo w platformie. Można go przesuwać i przybliżać.

Cały pomiar, wysłany do Państwa.

Każda sekcja z wynikiem, inwentaryzacja uszkodzeń stojąca za tym wynikiem i mapa cieplna PCI dla całego obiektu. Link prześlemy e-mailem.

Jak przetwarzamy Państwa dane

Można wpisać cyfry lub słowa.

Wewnątrz procesu

Co dzieje się między przesłaniem danych a raportem.

Skalibrowana ortomozaika drogi startowej przed analizą
Skalibrowana ortomozaika drogi startowej, gotowa do analizy.

Etap 01

Zdjęcia trafiają na serwer prosto z karty.

HALO AI przyjmuje pliki w formacie, w jakim zapisała je kamera, zestawia zachodzące na siebie zdjęcia i buduje skalibrowaną ortomozaikę całej powierzchni. Na tej mozaice uruchamiane są trzy bramki, zanim zacznie się jakakolwiek analiza, a zbiór danych, który jednej z nich nie przejdzie, wraca do Państwa z oznaczeniem i podaniem powodu.

  • Pokrycie: wystarczające pokrycie między zdjęciami, aby zestawić całą powierzchnię
  • Rozdzielczość: terenowa rozdzielczość piksela wymagana przez normę
  • Georeferencja: standardowe metadane, aby każde uszkodzenie trafiło na rzeczywistą współrzędną
Surowa ortomozaika asfaltu przed analizą Ten sam asfalt z naniesioną segmentacją spękań HALO AI Surowe zdjęcia Detekcja HALO AI

Etap 02

Dwa modele odczytują każdy piksel.

Model segmentacji UNet wytycza geometrię uszkodzeń na poziomie piksela, czyli dokładny kształt i przebieg każdego spękania. Model detekcji obiektów YOLO pracuje na tych samych zdjęciach nad defektami dyskretnymi, lokalizując każdy z nich obrysem i klasą. Oba wyniki są łączone geoprzestrzennie i filtrowane metodą non-maximum suppression, więc defekt znaleziony przez oba modele liczony jest raz, z geometrią jednego i klasyfikacją drugiego.

Za nimi stoi 1,8 miliona opisanych próbek z lotnisk, autostrad i parkingów.

Interfejs warstwy detekcji HALO AI: opisana ortomozaika parkingu z tabelą detekcji dla każdego defektu
Rzeczywisty interfejs: warstwa detekcji HALO AI, z każdym defektem wypisanym według pewności, powierzchni i grubości.

Etap 03

Zmierzone, następnie ocenione według normy.

Każde uszkodzenie niesie własny zmierzony zasięg. Z tych ilości HALO AI wylicza wartości odejmowane według rodzaju uszkodzenia, stopnia i zagęszczenia, koryguje je i ocenia nawierzchnię wg ASTM D6433 lub D5340. Obliczenia pośrednie wędrują razem z wynikiem, więc rachunek, który go dał, można powtórzyć.

  • PCI dla każdej sekcji, wyliczone ze 100% zobrazowanej powierzchni
  • Ilości napraw zsumowane według rodzaju uszkodzenia, w metry kwadratowe i sztukach

Drugi pomiar ma większą wartość niż pierwszy.

Po ponownym oblocie tego samego obiektu w kolejnym kwartale HALO AI dopasowuje oba zbiory danych, więc nowe i pogłębiające się uszkodzenia przychodzą jako lista zmian. Tempo degradacji dla każdej sekcji zasila cykl planowania inwestycji, a alerty progowe wskazują każdy obiekt, który przekroczy ustalony przez Państwa próg PCI. Ten sam algorytm ocenia każdy pomiar, więc zmiana między nimi jest zmianą w nawierzchni.

Pojedynczy operator stojący o zmierzchu na pustej płycie postojowej, obok skrzynia transportowa

Jeden operator

Analiza rozpoczyna się, zanim opuszczą Państwo teren.

Przesyłanie danych odbywa się z terenu. Każdy krok po wylądowaniu jest realizowany na platformie, dzięki czemu jeden operator przeprowadza całą inspekcję.

Dokładność

Najlepsza AI do identyfikacji spękań i liczby, które to potwierdzają.

Każde spękanie wytyczone przez HALO AI wraca ze zmierzoną szerokością, długością i powierzchnią, z dokładnością do 98%.

Wynik PCI zbudowany na tych pomiarach zgadza się w 95% z oceną tej samej powierzchni wykonaną przez wykwalifikowanych inżynierów, co potwierdzono bezpośrednim porównaniem z ocenami inżynierskimi. Opublikowane dane o zgodności między oceniającymi wskazują rozbieżność około 16% między dwoma wykwalifikowanymi inżynierami oceniającymi tę samą nawierzchnię ręcznie.

Niezależne badania nad tą klasą modeli wykrywania spękań podają czułość około 95% (FAA Tech Center, 2023), a DGAC France (2022) i University of Texas (2024) mieszczą się w przedziale 94 do 97%.

Normy

Wynik, któremu Państwa audytor już ufa.

PCI wyliczone zgodnie z normą to liczba, na której da się zbudować budżet. HALO AI je wylicza, powiązane z Państwa własnym podziałem na odcinki i gotowe do wczytania do systemu zarządzania nawierzchniami, na którym pracuje Państwa program.

Państwa audytor może ręcznie powtórzyć obliczenia wg ASTM, od wydrukowanych wartości odejmowanych po maksymalną skorygowaną wartość odejmowaną.

Każda dana wejściowa tego rachunku jest w raporcie: rodzaj uszkodzenia, stopień i zmierzony zasięg, dla każdej jednostki próbnej.

D6433Metoda dla dróg i parkingów: każde uszkodzenie zidentyfikowane według rodzaju i stopnia, jego zasięg zmierzony, wynik wyliczony z wartości odejmowanych. Zwracana dla każdej sekcji.
D5340Metoda lotniskowa, oceniana według jednostek próbnych, gałęzi i sekcji. Zwracana jako PCI dla elementu i gałęzi, z georeferencyjną mapą uszkodzeń i zmierzonymi ilościami dla każdej jednostki.
100%Zobrazowanej powierzchni stojącej za każdym wynikiem, przy czym pomiar pieszy obejmuje próbką 10 do 20% tej powierzchni.

Wyniki są przygotowane pod dokumentację FAA Part 139, ICAO Annex 14 i EASA ADR, a analiza betonu jest zgodna z wytycznymi FHWA i praktyką ACI.

To, jak każdy wynik przekłada się na Państwa regulatora i instrukcję operacyjną, jest tematem rozmowy z Państwa działem zgodności. Zapraszamy go na demo, przejdziemy to przyporządkowanie razem.

Państwa zdjęcia

HALO AI pracuje na zdjęciach, które Państwa flota już wytwarza.

Wymagane są zobrazowania o wysokiej rozdzielczości z georeferencją. Platformy wymienione poniżej już je generują, podobnie jak konstrukcje niestandardowe. Jeśli wykonują Państwo naloty dla własnych klientów, analiza staje się produktem końcowym, za który wystawiają Państwo fakturę dodatkowo do już sprzedawanego nalotu.

DJI Wingtra Skydio Quantum Systems AgEagle JOUAV Państwa platforma

Progi rozdzielczości: około 5 mm/px dla dróg i parkingów, około 3 mm/px dla lotnisk oraz 1 mm/px dla konstrukcji betonowych. Przy rozdzielczości nawierzchniowej należy liczyć na 5 to 30 ha na godzinę lotu.

Nasz kalkulator GSD przelicza te wartości docelowe na wysokość lotu dla posiadanej już kamery albo na odległość od obiektu tam, gdzie powierzchnia jest betonowa.

Co odczytuje

Dziewięć rodzajów uszkodzeń wg ASTM, każdy sklasyfikowany według stopnia i zmierzony na całej zobrazowanej powierzchni, obok wytyczenia spękań na poziomie piksela, detekcji pojazdów oraz rozróżnienia spękań uszczelnionych i nieuszczelnionych.

Wdrożenie

Otrzymywane dane i środowisko ich przetwarzania.

Każdy projekt kończy się zestawem, na którym da się pracować: tabele PCI dla inżyniera, pliki shapefile i GeoJSON wczytywane do systemu zarządzania nawierzchniami, DXF dla projektanta, mapy stanu w skali barwnej na posiedzenie rady i cyfrowy bliźniak dla wszystkich, których nie było na obiekcie.

Wyniki i cyfrowy bliźniak otwierają się w przeglądarce, a eksporty GIS pobiera się wprost z platformy. Wdrożenie prywatne jest dostępne na życzenie dla dużych organizacji o podwyższonych wymaganiach bezpieczeństwa.

FAQ

Pytania o platformę HALO AI.

Nie. HALO AI odczytuje zdjęcia z każdej kwalifikującej się platformy. Nimbus to samolot, który zbudowaliśmy pod ten proces, i jest opcjonalny.

Tak. Kamery ręczne, smartfony i systemy montowane na pojazdach można wykorzystać, gdy zdjęcia spełniają nasze wymagania co do rozdzielczości i georeferencji. Standardowym procesem pozostaje rejestracja z drona.

Tak, a HALO AI jest tym, co go zasila. Państwa system zarządzania nawierzchniami prowadzi ewidencję, model budżetowy i historię zabiegów. HALO AI wytwarza dane o stanie, na których się one opierają, eksportowane jako shapefile, GeoJSON lub CSV względem Państwa własnego podziału na odcinki, więc wczytują się bez ponownego mapowania.

Każdy zbiór danych przechodzi trzy automatyczne bramki jakości przed uruchomieniem analizy. Tam, gdzie wynik musi być podpisany, dodatek Engineer-Verified QA umieszcza za klasyfikacją defektów i obliczeniami PCI przegląd oraz podpis inżyniera budownictwa, w ramach programu Early Access.

Raporty przekazujemy w ciągu 24 godzin od przesłania zdjęć. Parking albo podobny obiekt oparty wyłącznie na zdjęciach wraca zwykle tego samego dnia, w około trzy godziny. Duże lotnisko albo lotnisko z kilkoma drogami startowymi wyceniamy indywidualnie, więc prosimy uzgodnić to okno z nami, zanim zadeklarują Państwo termin komukolwiek innemu.

Najszybszy sposób zasilenia HALO AI to samolot, który pod nie zbudowaliśmy. Plany lotu Nimbus są dostrojone do tych wymagań rejestracji, a zdjęcia trafiają do platformy bez kroku integracji po drodze. Poznaj Nimbus.

HALO AI na Państwa własnych zdjęciach.

Prosimy o przesłanie linku do istniejącej ortofotomapy. W ciągu 24 godzin potwierdzimy jej poprawność i przekażemy ją do analizy, a następnie bezpłatnie zwrócimy pełen zestaw produktów końcowych dla obszaru 1 ha Państwa nawierzchni. Warunki są dostępne na stronie cennika.

Zamówienie demo