Der Dienst befindet sich in aktiver Entwicklung. Die Plattform plant bereits die Flüge und erfasst Drohnen- und Bodenbilder über ein Zeitfenster von ein bis zwei Stunden, georeferenziert und aufbewahrt. Die Risserkennung ist nahe an einem ersten MVP und findet nur Risse.
Ein Straßenbauamt weiß, welche Straßen schlecht sind. Was es in der Regel nicht auf Abruf produzieren kann, sind die Belege, in derselben Form, für das gesamte Netz, aktualisiert in diesem Jahr.
Die Erhebung dient dazu, eine Meinung durch eine Aufzeichnung zu ersetzen. Drei Ergebnisse tragen dazu bei, und jedes kann am Tag der Lieferung überprüft werden.
Die vereinbarten Straßen kommen als georeferenzierte Bilder aus Drohnen- und Bodenerfassung zurück, aufgenommen in einem Zeitfenster von ein bis zwei Stunden für das vereinbarte Gebiet.
Die Risserkennung auf den Bildern befindet sich in der Entwicklung, nahe an einem ersten MVP. Sie findet Risse als eine Klasse und sonst nichts, und es werden keine ASTM D5340-Codes für Straßen beansprucht.
Bilder werden aufbewahrt, sodass eine Erhebung mit einem neueren Modell erneut durchgeführt werden kann. Die erneute Durchführung erfolgt heute manuell.
Eine Zustandsbewertung, eine Prioritätenliste und ein 3D-Modell der Oberfläche sind nicht Teil dieses Dienstes. Der Vergleich eines Jahres mit dem nächsten erfolgt durch Ihren Ingenieur anhand der aufbewahrten, georeferenzierten Bilder.
Was die Erhebung nicht liefert, ist ein Sanierungsentwurf, eine Leistungsverzeichnis oder eine Kostenschätzung. Diese gehören zu Ihrem Planer. Eine Zustandserhebung, die stillschweigend zu einer Leistungsbeschreibung wird, ist eine, die niemand zur Verantwortung ziehen kann.
Jedes Lieferobjekt mit seinem Inhalt und Eigentümer, einschließlich der Teile, die bewusst außerhalb des Umfangs liegen.
Drohnen- und Bodenbilder der vereinbarten Straßen, aufbewahrt, sodass sie erneut untersucht werden können.
In Entwicklung, nahe an einem ersten MVP. Nur Risse, als eine Klasse, ausgeführt auf einer separaten GPU-Maschine. Es werden keine Schadenscodes für Straßen beansprucht.
In Entwicklung. Ein Abschnitts- und Stichprobeninventar als GeoJSON plus ein JSON- und Markdown-Bericht, schlüsselt nach Abschnitts- und Stichproben-ID.
Aufbewahrte Bilder ermöglichen eine erneute Durchführung der Erhebung mit einem neueren Modell. Die erneute Durchführung erfolgt heute manuell.
Ein bis zwei Stunden für das vereinbarte Gebiet, Drohnen- und Bodenbilder, keine Sperrung über dieses Fenster hinaus gebucht.
Vor dem Datum eingeholt, wo lokale Vorschriften eine Genehmigung für den Drohnenflug erfordern.
Das in Abschnitte unterteilte Netz, vor der Erfassung vereinbart und bei späteren Erhebungen wiederverwendet.
Nicht enthalten. Der Dienst erstellt keine Bewertung, keine Rangliste und kein Oberflächenmodell.
Nicht enthalten. Die Erhebung dokumentiert die Straßen, sie spezifiziert keine Arbeiten.
Nicht enthalten. Die Tragfähigkeit erfordert Kernbohrungen oder Verformungsmessungen.
Nicht enthalten. Schilder, Markierungen und Entwässerungseinrichtungen sind eine separate Inventarisierungsaufgabe.
Sie senden die Straßen, die Sie im Sinn haben, und, falls vorhanden, Ihre Mittellinien-Ebene. Wir vereinbaren die Abschnittsaufteilung, die Übergabe der Ergebnisse und die Erfassungsfenster. Ergebnis ist ein schriftlicher Pilotumfang. Ohne vereinbarte Abschnittsaufteilung beginnt das Pilotprojekt nicht, denn Ergebnisse gegen Grenzen, die niemand akzeptiert, können nicht verteidigt werden.
Fluggenehmigungen werden eingeholt, wo lokale Regeln sie erfordern, und die Erfassung wird anhand der Straßengeometrie und der Kameraoptik geplant, sodass die Abdeckung berechnet und nicht angenommen wird. Ergebnis ist ein validierter Plan und bestätigte Termine.
Drohnen- und Bodenbilder über ein bis zwei Stunden für das vereinbarte Gebiet, bei fließendem Verkehr. Größere Netze werden über mehrere Zeitfenster erfasst. Wenn das Wetter ein Zeitfenster verhindert, wird dieses Fenster erneut beflogen, anstatt den Plan neu zu erstellen.
Die Bilder werden zu einem Orthomosaik zusammengesetzt und auf einer separaten GPU-Maschine durch das Rissmodell laufen gelassen. Dieser Schritt ist nahe an einem ersten MVP und findet nur Risse. Es werden keine Schadenscodes für Straßen beansprucht.
In der prototypischen Ausgabe werden erkannte Risse nach vereinbarten Abschnitten und Stichprobeneinheiten als GeoJSON gruppiert, mit einem JSON- und Markdown-Bericht. Es wird keine Bewertung pro Abschnitt und keine Prioritätsrangliste erstellt.
Die Bilder und die im Pilotumfang vereinbarten Ausgaben treffen gemeinsam ein, und wir gehen sie mit Ihrem Ingenieur durch. Alles Strittige wird anhand der aufbewahrten Bilder erneut geprüft.
Der Teil dieses Dienstes, den es wert ist, vor dem Kauf verstanden zu werden, ist der Detektor, denn er ist der Teil, der sich noch in der Entwicklung befindet.
Bilder werden durch selbstüberwachte Vision-Transformer-Grundgerüste, DINOv2 und DINOv3, geleitet, die für unterschiedliche Zwecke verwendet werden. Sie wurden ohne Labels auf einem sehr großen Bildkorpus trainiert, und sie verwandeln jedes kleine Stück eines Bildes in eine hochdimensionale Einbettung, die Textur und Struktur trägt, nicht einen Kategorienamen. Ein leichtgewichtiger Kopf sitzt auf diesen Einbettungen und erledigt die eine im Umfang befindliche Aufgabe, einen Riss von der umgebenden Oberfläche zu segmentieren. Das Finden eines Schlaglochs , das Unterscheiden von Längsrissen von einer versiegelten Fuge und das Einstufen von Netzrissen sind nicht im Umfang. Die Methodenseite ist DINOv3 für die Infrastrukturoberflächenanalyse , die das neuere der beiden Grundgerüste richtig behandelt.
Was betrieblich zählt, ist nicht die Architektur, sondern die Konsequenz. Eingefrorene Grundgerüste mit einem trainierten Kopf wenden auf jeden Meter jeder Erhebung dieselbe Entscheidungsgrenze an. Ein Team, das ein Netz befährt, wendet einen Schwellenwert an, der mit Müdigkeit, Wetter und der Person im Fahrzeug driftet. Die Maschine ist nicht wahrnehmungsfähiger als ein guter Ingenieur, der auf der Straße steht. Sie ist konsistenter als derselbe Ingenieur auf dem zwanzigsten Kilometer, und Konsistenz ist das, was eine Zeitreihe braucht.
Auf diesen Erkennungen wird keine Bewertung aufgebaut. Ein Pavement Condition Index ist eine Aussage über einen definierten Abschnitt, und ASTM D6433 verlangt, dass ein Prüfer Stichprobeneinheiten begeht und Abzugskurven von Hand abliest. TarmacView erstellt keinen PCI oder einen Ersatz dafür. Wo ein Förderprogramm den Standard nennt, ist die formelle Erhebung das, was ihn erfüllt.
Das aufbewahrte Bild ist die Aufzeichnung. Es ermöglicht, eine Erhebung mit einem neueren Modell erneut durchzuführen, was heute manuell ist, und ermöglicht Ihrem Ingenieur, ein Jahr mit dem nächsten zu vergleichen. Ein Pavement-Management-System kann GeoJSON laden, aber es ist kein direkter Export in eines gebaut, und das Übergabeformat wird vor der Erfassung vereinbart.
Dieser Dienst befindet sich in aktiver Entwicklung und wird noch nicht angeboten, daher gibt es keinen Preis, Tarif oder Kostenvoranschlag. Vier Dinge prägen stattdessen ein Pilotprojekt.
Vier Dinge können eine Erhebung stoppen oder ihr Ergebnis schwächen, und jedes hat einen Eigentümer.
Stehendes Wasser, Schnee und dichter Laubbedeckung verbergen die Oberfläche vor einer Kamera. Die Ergebnisse sind an einem ruhigen, sonnigen Tag am besten, da starker Wind Bilder unscharf macht und wenig Licht eine hohe ISO erzwingt. Das betroffene Zeitfenster wird erneut erfasst, anstatt durch die Behinderung analysiert, und dies ist der häufigste Grund, warum ein Termin verschoben wird.
Parkende Autos, überhängende Bäume und enge Straßen mit hohen Gebäuden blockieren die Sicht von oben. Deshalb sind Bodenbilder für einige Netze im Umfang und für andere nicht, und dies wird bei der Eingrenzung entschieden, nicht am Tag entdeckt.
Städtischer Drohnenflug ist reguliert, und eine Genehmigung, die nicht eintrifft, ist ein Termin, der nicht stattfindet. Diese Arbeit liegt bei uns, hängt aber von der erteilenden Behörde ab.
Ergebnisse beschreiben einen definierten Straßenabschnitt. Wenn sich Abschnittsgrenzen zwischen Erhebungen verschieben, bricht der Vergleich. Grenzen werden bei der Eingrenzung eingefroren, und ihre spätere Änderung ist eine Entscheidung mit Kosten, keine Bearbeitung.
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Die automatisierte Drohneninspektion nutzt vorprogrammierte Flugrouten, Computer Vision und KI-Analyse, um Infrastrukturanlagen wie Start- und…
Die KI-basierte Risserkennung nutzt Computer Vision – Convolutional Neural Networks, Vision Transformer und semantische Segmentierungsmodelle – um…
Dieser Dienst befindet sich in aktiver Entwicklung und wird noch nicht angeboten. Wenn Sie ihn verfolgen oder auf Ihren eigenen Straßen frühzeitig ausprobieren möchten, teilen Sie uns die Straßen mit, die Sie im Sinn haben, und wir besprechen alles. Nichts ist verbindlich.
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