利用人工智能、數字孿生、GIS、無人機和遠端感測器協助進行訊號塔檢查
| 創科方案 |
利用人工智能、數字孿生、GIS、無人機和遠端感測器協助進行訊號塔檢查
(編號: S-1151) |
| 試驗項目 |
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| 方案特點 |
- 通過卷積神經網絡算法和單動態識別技術，無人機可在時速35km/h的速度下對拍攝圖像進行像素級計算。
- 通過物聯網技術和巡航技術實現信號塔的全生命週期管理，可在30分鐘內完成對單塔的掃描及故障點判斷。
- 通過數字孿生技術建模，顯示銹蝕點所在位置，建模精度控制在1cm以下，對銹蝕部件的掃描精度可達1mm。
- 通過資料積累，結合即時環境、天氣等因素，對塔的狀態進行預測，大量資料積累後，可提高45%的巡航巡檢效率。
- 通過無人機懸停功能，利用超聲波或渦流技術，對銹蝕程度進行精細檢測，檢測深度的精准度可控在0.1-0.25mm。
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| 試驗應用及預期成果 |
- 利用無人機和遠端監控系統，代替人手登上訊號塔檢查每座塔的整體狀況，尤其是銹蝕狀況，並建立相應的立體模型。
- 這項技術期望能有效減少人手、加強可追溯性、提高檢查的覆蓋率及協助安排保養工作
- 自動化訊號塔業務巡檢傳輸分析告警任務調度在視覺化管理平臺一站式管理。
- 優化卷積神經網絡自主學習演算法，其運算效率為每三幀完成一次識別，60fps模式下每秒可識別20次，準確率為98%。
- 研發一款帶AI演算法攝像頭的、具有智慧傳感設備（運用超聲波探傷技術或渦流檢測技術）的智能巡檢無人機。
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| 附加方案資料 |
讯号塔检查-创科方案2.pdf
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| 方案提供者資料 |
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有關上述創新科技解決方案的詳情，請聯絡方案提供者查詢。
