Inspekcjainfrastruktury oparta na sztucznej inteligencji

Podstawowy pomysł: Inteligentne robocie do inspekcji

Nauczanie głębokie polega na reprezentowaniu danych w warstwowych przestrzeniach cech. Ten podejście wykorzystuje robocie wyposażone w zaawansowane technologie percepncji, takie jak wzrok komputerowy i LiDAR, do tworzenia szczegółowych map 3D i rozpoznawania niewidzialnych dla oka ludzkiego mikroanomalii.

Algorytmy sztucznej inteligencji analizują te dane, optymalizując ścieżki pokrycia i priorytetowe obszary do inspekcji – znacznie poprawiając prędkość, dokładność i efektywność inspekcji w różnorodnych środowiskach.

Na podstawie swojej natury, sztuczna inteligencja pozwala tym robom „widzieć” i zrozumiewać otaczający ich świat

**1. Wizja 3D i segmentacja semantyczna:** Robocze wyposażone w sensorzy LiDAR oraz wysokiej rozdzielczości kamery generują ogromnie szczegółowe chmury punktowe 3D infrastruktury – mosty, pipeline, linie elektryczne, turbiny wiatrowe i nawet budynki. Algorytmia sztucznej inteligencji wykonuje następnie *segmentację semantyczną*, klasifikując każdy punkt chmury w odpowiednie kategorie: beton, stal, roślinność, woda itp.

To znaczy coś więcej niż proste wykrywanie koloru; pozwala roboczu „zrozumieć” to, co widzi na nawiązkę. Na przykład inspekcja mostu przez robota może zidentyfikować uchyby w betonie z precyzją milimetry i rozróżniać je od normalnej powierzchni.

* **LiDAR (Light Detection and Ranging):** Senory LiDAR emitem pociągi laserowe

* **Obrażanie termiczne:** Integracja kamery termicznej pozwala robotom na wykrywanie zmian temperatury – kluczowy indywidualny wskazujący na problemy takie jak awarie elektryczne w transformatorach, nadgrzewanie komponentów w turbinach wiatrowych oraz uszkodzenie izolacji linii transportu paliwa.

Na przykład Energetic Systems wykorzystuje dronow z kamery termicznej do patroli linii energetycznych, szybko wykrywając obszary ciepła, które mogłyby spowodować awarie lub uszkodzenia.

Często zadawane pytania