平台实况
真实道路走廊的评分结果。
这是 HALO AI 中的一个路段，而非截图。路面上的每种颜色都代表一个已评分的路段，其下的每处破损都是根据影像测量得出的。
路网勘测正在进行中。下方交通正常通行。
致公共机构和市政当局
经得起审计的证据。
拨款审批人的首要问题是数据覆盖了多少路网。抽样勘测只评估其中一小部分，并要求审批人相信其推断结果。HALO AI 使用相同的模型和 ASTM D6433 算法为每个路段评分，因此资本计划建立在对其所列道路的实际测量之上。评分结果作为状况数据，可直接用于您已在运行的路面管理系统，并与您自己的路段划分相对应，因此无需重新输入或重新映射。
- 覆盖 100% 路网的 PCI，资本规划周期始于测量。
- 路段级证据，用于对维护支出进行排序并证明其合理性。
- 同比变化跟踪，显示资金去向。
- 更轻的足迹，用于可持续性报告：每勘测 100 公里，二氧化碳排放量约为 0.09 公斤，而勘测车约为 35 公斤 (Fadron 分析)。
致路网维护承包商
根据工程量定价的投标。
一次采集作业即可覆盖整个廊道，您定价的范围来自测量数据。其背后的带日期影像是在项目收尾时支持变更单的依据。
路网级规模
一次勘测可覆盖的道路长度。
在道路勘测分辨率下，预计每飞行小时可完成 5 to 30 ha。道路走廊布局和当地飞行规则对该数据的影响比飞行器本身更大，因此我们会首先根据您的路网来规划方案规模。
其他机构已在该规模上验证了此方法。2024年，科威特公共工程部在六周内测绘了 1,000 km 的主要道路，成本比其之前的方案低40%。2021年，弗吉尼亚州哈里森堡市在三天内完成了 350 km 街道的坑洼检测。这两个项目均为独立的第三方项目，并非 Fadron 的项目。
原始影像
HALO AI 检测结果
拖动滑块，比较原始廊道影像与同一路面的 HALO AI 分割结果。
现有功能
HALO AI 在路网中的检测内容。
每一项发现都包含其类型、严重程度、尺寸和坐标，因此今年的筛查工作将成为明年的项目范围，无需返回现场。
- 裂缝分类：纵向、横向和龟裂，按长度、宽度和面积测量。
- 坑槽：沿路廊每个位置的坑槽数量、面积和深度等级。
- 泛油、冒油和车辙迹象：与路面病害一起按范围测绘。
- 修补块损坏：对现有修补块进行评级，标记出损坏的修补块以进行返工。
- 路段 PCI 和热力图：每个路段的 D6433 评分，绘制为颜色编码的路网图。
- 变化跟踪：在两次勘测之间，逐个路段跟踪新增和恶化的病害。
一次飞行，多个图层
一次勘测，多种答案。
您为 PCI 采集的影像所包含的信息远不止路面本身。每个图层都将独立生成。
因此，当下一个预算周期您需要处理重新划线计划或视线遮挡投诉时，答案已在您付费完成的飞行数据中。
一条道路走廊，通过单次采集生成四个数据层。
亦可提供
同一次飞行可生成另外四个数据层。
通过“抢先体验”计划，您可以将其中任何一项添加到您的下一次勘测中，并逐个路廊确定范围。
道路标线状况勘测
对整个路网的中心线、边缘线和人行横道的可见度进行评级，以便根据数据而非投诉来确定重新划线计划的范围。
路边植被侵占测绘
标记并定位路肩、路边和视线范围内的过度生长植被，以便规划维护路线。
路肩和路边状况评估
在同一次作业中，与路面数据一同采集边缘落差和路肩恶化情况。
路边资产清单
检测并测绘检查井盖、排水口和路缘石，并将其录入您的 GIS 资产登记册。
交付成果
您将收到的交付成果。
委员会会议、招标和资产登记均有对应的独立文件。
| 交付成果 | 用途 |
|---|---|
| 彩色编码的路网图 | 委员会会议所需的一张图：所有路段从绿到红，状况一目了然。 |
| 路段 PCI 表 (ASTM D6433) | 每个路段都经过评分和排名，并附有扣分值，因此对排名的任何质疑都可以通过重新演算来回应。 |
| 实测破损清单 | 按类型和严重程度分类的工程量，可直接用于招标、工单和处治方案选择。 |
| GIS 导出文件 (shapefile、GeoJSON、CSV) | 评分和破损数据可直接导入您的路面管理系统。 |
上传后24小时内交付。通过一份真实的评分勘测报告亲自判断其格式。
廊道所需的地面分辨率。
工程级的 ASTM D6433 评分在约 5 mm/px 的地面分辨率下运行，任何勘测级无人机都可以在廊道上空飞行以达到此分辨率。对于无法飞越的车行道，我们可根据要求支持车载采集。查看符合条件的设备，或向我们发送一段样本路段，我们将为您确认。
常见问题
路网勘测问题
乘车巡检速度快，由评估员在行驶的车辆中对所见情况进行评分，通常只对部分路段进行抽样。已发布的评估员之间的数据显示，两名合格工程师对同一路面的评估结果相差约 16%。HALO AI 使用统一模型和一套指标，通过影像对每一个路段进行评分。各机构通常保留乘车巡检项目用于初步筛选，并使用 HALO AI 生成用于预算决策的记录。请参阅检测方法比较。
是的，可以根据要求提供。无人机采集是标准工作流程，而对于无法飞越的在用行车道，车载设备是一个实用的选择，前提是它满足分辨率和地理配准要求。请向我们发送一段样本路段，我们将进行确认。
我们会使用您的资产管理系统已有的任何分段方式，这样评分就可以直接加载，无需重新映射。如果您没有分段方式，我们会在确定范围阶段商定一种，并在历次勘测中保持不变，这正是同比变化跟踪的意义所在。
变量包括路网长度、每年重新勘测的比例，以及您在 PCI 之外需要的其他数据层。大多数机构从下方的固定价格试点项目开始，或查看定价方式。