利用人工智能、数字孪生、GIS、无人机和远端感测器协助进行讯号塔检查
| 创科方案 |
利用人工智能、数字孪生、GIS、无人机和远端感测器协助进行讯号塔检查
(编号: S-1151) |
| 试验项目 |
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| 方案特点 |
- 通过卷积神经网络算法和单动态识别技术，无人机可在时速35km/h的速度下对拍摄图像进行像素级计算。
- 通过物联网技术和巡航技术实现信号塔的全生命周期管理，可在30分钟内完成对单塔的扫描及故障点判断。
- 通过数字孪生技术建模，显示锈蚀点所在位置，建模精度控制在1cm以下，对锈蚀部件的扫描精度可达1mm。
- 通过资料积累，结合即时环境、天气等因素，对塔的状态进行预测，大量资料积累后，可提高45%的巡航巡检效率。
- 通过无人机悬停功能，利用超声波或涡流技术，对锈蚀程度进行精细检测，检测深度的精准度可控在0.1-0.25mm。
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| 试验应用及预期成果 |
- 利用无人机和远端监控系统，代替人手登上讯号塔检查每座塔的整体状况，尤其是锈蚀状况，并建立相应的立体模型。
- 这项技术期望能有效减少人手、加强可追溯性、提高检查的复盖率及协助安排保养工作
- 自动化讯号塔业务巡检传输分析告警任务调度在视觉化管理平台一站式管理。
- 优化卷积神经网络自主学习演算法，其运算效率为每三帧完成一次识别，60fps模式下每秒可识别20次，准确率为98%。
- 研发一款带AI演算法摄像头的、具有智慧传感设备（运用超声波探伤技术或涡流检测技术）的智能巡检无人机。
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| 附加方案资料 |
讯号塔检查-创科方案2.pdf
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| 方案提供者资料 |
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有关上述创新科技解决方案的详情，请联络方案提供者查询。
