Проблемы и узкие места в обслуживании автомагистралей
В настоящее время срок службы асфальтового покрытия на автомагистралях обычно составляет около 15 лет. Дорожные покрытия подвержены воздействию климата: размягчению при высоких температурах, растрескиванию в холодных условиях и повреждению водой во влажной среде, что значительно снижает их долговечность. В результате дорожные осмотры, выявление заболеваний и своевременный ремонт имеют решающее значение. Традиционные методы обслуживания в значительной степени опираются на ручные осмотры, проводимые либо пешком, либо на низкой скорости на аварийных полосах, что создает несколько проблем:
Низкая эффективность:Проверки, требующие много времени, с ограниченным охватом.
Ограниченные перспективы:Слепые зоны затрудняют тщательный мониторинг зон повышенного риска, таких как склоны и мосты.
Риски безопасности:Инспекторы сталкиваются с опасностями во время работы на автомагистралях.
Полностью автономные алгоритмы полета + распознавание на основе искусственного интеллекта для точного обслуживания
Для решения болевых точек традиционного обслуживания автомагистралей система автономного полета дронов Fuya Intelligent объединяет основные технологии, такие как алгоритмы полета, распознавание изображений с помощью ИИ и автоматизированные станции дронов. Это позволяет проводить комплексные интеллектуальные обновления инспекций, предлагая инновационные решения для точного обслуживания автомагистралей.
Комплексные проверки без «слепых зон»
По сравнению с ручными проверками дроны обеспечивают более широкие перспективы, превосходя в мониторинге склонов. Они получают доступ к сложной местности для получения изображений высокой четкости 4K, точно оценивая устойчивость склонов и выявляя такие риски, как оползни или трещины. Кроме того, дроны проводят полномасштабные проверки критических участков, включая дорожную разметку, ограждения и дренажные системы, устраняя недосмотр.
3D-моделирование и визуализация данных
Традиционные методы основаны на 2D-чертежах, в то время как система дронов Fuya Intelligent быстро генерирует 3D-модели, создавая более интуитивную и точную структуру мониторинга заболеваний. С помощью платформы управления Ruiyun менеджеры могут просматривать дорожные условия в реальном времени, анализировать тенденции заболеваний и разрабатывать планы технического обслуживания на основе данных.
Точная и эффективная идентификация заболеваний
Алгоритмы ИИ автоматически определяют дефекты дорожного покрытия. Камеры высокого разрешения собирают данные для облачного анализа в реальном времени, обнаруживая трещины размером более 5 мм, выбоины и другие проблемы. Система определяет местоположения и немедленно подает оповещения, что позволяет быстро вмешаться и сократить циклы ремонта.
Надзор за строительством мостов и дорог
Безопасность конструкций мостов, особенно мостов через реки, является ключевым направлением. Традиционные инспекции борются с экологическими ограничениями, в то время как дроны выполняют регулярные проверки конструкций и отслеживают прогрессирование заболеваний. Они также позволяют осуществлять высокочастотный удаленный мониторинг участков строительства дорог для обеспечения соблюдения требований безопасности.
Интеллектуальное управление данными и поддержка принятия решений
Данные осмотра передаются на облачную платформу в режиме реального времени, где они автоматически классифицируются для создания базы данных по заболеваниям на автомагистралях. Используя анализ ИИ и интеллектуальный анализ данных, менеджеры могут быстро извлекать исторические записи, прогнозировать тенденции заболеваний и оптимизировать стратегии обслуживания.
По мере расширения сетей автомагистралей традиционные модели обслуживания переходят на интеллект. Автономные системы инспекции с помощью дронов, с их эффективностью, безопасностью и точностью, революционизируют обслуживание автомагистралей. С постоянными достижениями в области распознавания ИИ, технологии дронов и автоматизированного управления данными будущее интеллектуального обслуживания автомагистралей обещает еще большую устойчивость и интеллект.
Время публикации: 18 марта 2025 г.