平台实景
一次真实检测，来自平台的实时展示。
平移画面、打开图层，查看已评分的表面以及病害的所在位置。任意浏览器均可打开。
把整次检测结果发给您。
每个分区的评分、支撑评分的病害清单，以及覆盖整个场地的 PCI 热力图。我们会把链接发到您的邮箱。
流程内部
从您上传到收到报告之间发生了什么。
第 01 阶段
影像从存储卡取出后原样上传。
HALO AI 按相机写出的格式接收文件，对齐重叠影像，并构建整个表面的校正正射影像。在任何分析开始之前，这张影像图要先通过三道关卡；未通过其中任一关的数据集会带着原因标记退回给您。
- 覆盖：相邻影像之间有足够重叠，可对齐整个表面
- 分辨率：标准所要求的地面采样距离
- 地理参考：标准元数据，使每一处病害都落在真实坐标上
原始影像
HALO AI 识别结果
第 02 阶段
两个模型读取每一个像素。
一个 UNet 分割模型在像素级别勾画病害几何形状，即每条裂缝的确切形状与走向。一个 YOLO 目标检测模型在同一批影像上处理离散缺陷，为每一处给出边界框与类别。两路输出在地理空间上融合，并用非极大值抑制过滤，因此两个模型都发现的缺陷只计一次，取其中一个的几何形状和另一个的分类结果。
支撑它们的是来自机场、公路和停车场地的 180 万个标注样本。
第 03 阶段
先量测，再按标准评分。
每一处病害都带有自己的实测范围。HALO AI 据此按病害类型、严重程度和密度计算扣分值，进行修正，并按 ASTM D6433 或 D5340 为路面评分。中间计算过程随分数一同保留，因此产生该分数的算式可以重新演算。
- 各分区的 PCI，基于 100% 的成像表面计算
- 按病害类型汇总的维修工程量，以 平方米 和处数计
第二次勘察比第一次更具价值。
下个季度重飞同一资产，HALO AI 会对齐两份数据集，新增和恶化的病害以变更清单的形式返回。各分区的劣化速率进入您的资本规划周期，阈值告警会标出任何跌破您设定的 PCI 下限的资产。每一次检测都由同一套算法评分，因此两次之间的变化就是路面本身的变化。
一名作业人员
在您离开现场前，分析即已开始。
从现场上传。降落后的每一步都在平台中运行，因此一名操作员即可完成整个勘察任务。
准确性
最好的裂缝识别 AI，以及支撑这一说法的数字。
HALO AI 勾画的每一条裂缝都带有实测宽度、长度与面积，准确率达 98%。
基于这些量测得出的 PCI 分值，与合格工程师对同一表面的自行评分一致度达 95%，该结论经与工程师评分的直接比对验证。已发表的评分者间数据显示，两位合格工程师手工为同一路面评分时相差约 16%。
针对此类裂缝识别模型的独立研究报告显示，召回率在 95% 左右（FAA Tech Center，2023），法国 DGAC（2022）与德克萨斯大学（2024）的结果在 94% 至 97% 区间。
标准
您的审计人员已经认可的分值。
按标准计算出的 PCI，是预算可以据以成立的数字。HALO AI 计算这个数字，与您自己的分段对应，可直接载入您项目所使用的路面管理系统。
您的审计人员可以手工重算 ASTM 的计算过程，从打印出的扣分值一直到最大修正扣分值。
这套算式的每一项输入都写在报告里：各样本单元的病害类型、严重程度与实测范围。
输出成果可支撑 FAA Part 139、ICAO Annex 14 与 EASA ADR 的记录要求，混凝土分析与 FHWA 指南及 ACI 规程保持一致。
各项输出如何对应到您的监管机构和运行手册，需要与您的合规团队讨论。请他们一起参加演示，我们会共同梳理这一对应关系。
您的影像
HALO AI 使用您机队已经产出的影像。
需求是高分辨率的地理配准影像。以下平台及定制机型均可生成此类影像。如果您为自己的客户提供飞行服务，这项分析将成为您在现有飞行服务之上额外收费的交付成果。
分辨率下限：道路与停车场约 5 mm/px，机场约 3 mm/px，混凝土结构为 1 mm/px。在路面分辨率下，每飞行小时按 5 to 30 ha 估算。
我们的 GSD 计算器可以把这些目标值换算成您现有相机的飞行高度，或在混凝土表面情况下的拍摄距离。
它读取什么
九种 ASTM 病害类型，逐一按严重程度分类并在整个成像表面上量测，同时提供像素级裂缝勾画、车辆识别，以及裂缝是否已灌缝的状态。
部署
返回的成果及其运行环境。
每个项目最终交付的都是一套可直接使用的成果：给工程师的 PCI 表格、可导入您路面管理系统的 shapefile 与 GeoJSON、给设计人员的 DXF、用于议会审议的彩色状况分布图，以及给所有未到现场者的数字孪生。
分析结果与数字孪生在浏览器中打开，GIS 成果可直接从平台下载。大型、对安全敏感的机构可按需申请私有化部署。
常见问题
关于 HALO AI 平台的问题。
不需要。HALO AI 可读取任何符合要求的平台所采集的影像。Nimbus 是我们为这套工作流打造的飞行器，属于可选项。
可以。当影像满足我们对分辨率和地理参考的要求时，手持相机、智能手机和车载系统采集的影像都可以使用。无人机采集仍是标准工作流。
需要，而 HALO AI 正是为它提供数据的一环。您的路面管理系统保存着资产清单、预算模型和养护历史。HALO AI 产出这些内容所依赖的状况数据，可按您自己的分段导出为 shapefile、GeoJSON 或 CSV，无需重新映射即可载入。
每一份数据集在分析开始前都要通过三道自动质量关。当分数需要有人签字负责时，工程师复核质检附加服务会通过抢先体验计划，为缺陷分类与 PCI 计算提供土木工程师的复核与签署。
报告在影像上传后 24 小时内交付。停车场或类似的纯影像场地通常当天返回，约需三小时。大型或多跑道机场需逐案确定范围，因此请在向他人承诺日期之前，先与我们确认这个时间窗口。
为 HALO AI 提供数据最快的方式，是我们为它打造的飞行器。Nimbus 的航线规划按这些采集要求调校，影像直接进入平台，中间没有集成环节。了解 Nimbus。
在您自己的影像上运行 HALO AI。
请发送您已航拍的正射影像链接。我们将在 24 小时内确认其有效性并投入分析，然后免费返还您自己的路面在 1 ha 面积上生成的交付成果集。相关条款请见定价页面。