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Commencer à Construire — Demander une démo / Devenir Coworker

Infrastructure indépendante pour la robotique d’inspection énergétique

Transformez chaque mission d’inspection en données dont le prochain modèle pourra apprendre.

Reliez les données thermiques, RGB, LiDAR et de télémétrie dans une boucle traçable, de la capture d’inspection aux versions de datasets prêtes pour le modèle.

Un seul dossier opérationnel, de la mission d’inspection à la version du dataset.

MCAP + ROS
LiDAR + nuages de points
Vidéo multicaméra
Télémétrie + trajectoires

Une boucle opérationnelle

La mission d’inspection n’est que le début.

Remplacez les relais fragmentés par un parcours traçable, de la capture d’inspection synchronisée à la prochaine version du dataset prête pour le modèle.

  1. 01

    Ingérer les missions d’inspection synchronisées

    Réunissez MCAP, vidéos thermiques et RGB, nuages de points, GNSS, IMU et événements d’actifs sans perdre le contexte temporel ni la source.

  2. 02

    Sélectionner les preuves utiles

    Recherchez et découpez par actif, composant, anomalie, météo, point de vue et état du capteur pour composer les scénarios du prochain cycle d’entraînement.

  3. 03

    Construire une vérité terrain défendable

    Associez l’assistance des modèles à la revue humaine 2D, 3D et temporelle, puis appliquez les contrôles qualité requis pour chaque version.

  4. 04

    Publier une version contrôlée

    Figez le contenu du manifeste et les origines, joignez les métadonnées de droits déclarés, puis publiez une révision immuable que le loader résout pour l’entraînement et l’évaluation.

Intelligence des scénarios

Trouvez les preuves qui modifient le comportement du modèle.

Transformez de longues missions d’inspection en segments d’entraînement ciblés tout en conservant le contexte capteur, actif et opérationnel de chaque événement.

Anomalies de surface et de composants

Isolez corrosion, fissures, érosion, matériel manquant et autres états de composants sur différents types d’actifs.

Anomalies thermiques et points chauds

Comparez les signatures thermiques avec les contextes RGB, de localisation, d’actif et d’étalonnage alignés.

Occlusion, reflets et météo

Sélectionnez les points de vue et conditions environnementales où les modèles d’inspection perdent en confiance.

Identité durable du dataset

Livrez une version que votre stack d’inspection peut reproduire.

Traitez chaque jeu d’entraînement comme un artefact gouverné avec une adresse stable, pas comme un dossier transmis entre équipes.

  • Référence lisible du dataset et révision canonique immuable
  • Empreinte du manifeste, nombre d’objets, taille totale et origines
  • Document de droits déclarés et conditions d’accès joints à la révision
  • État publié et identité de révision renvoyés par le loader
Manifeste de version du dataset
Versionné
Dataset
energy/asset-inspection
Version
v12
Enregistrements d’origine
primary / avala · calibration / avala
Droits déclarés
Joints
État de révision
Publié
energy/asset-inspection@v12

Conçu pour l’autonomie d’inspection

Un système de données pour tout le programme d’inspection énergétique.

Conservez les inspections de transport, éoliennes, solaires et industrielles sur la même base de datasets et de qualité.

Transport et distribution

Sélectionnez pylônes, lignes, isolateurs, connecteurs et zones de dégagement à partir de missions aériennes et terrestres synchronisées.

Inspection de l’énergie éolienne

Créez des datasets temporels et multivues pour les surfaces de pales, pylônes, nacelles et conditions d’exploitation changeantes.

Inspection des actifs solaires

Alignez les preuves thermiques et RGB pour les modèles d’inspection des panneaux, chaînes, suiveurs et sites.

Inspection industrielle et des pipelines

Examinez corrosion, fuites, états d’équipements et zones difficiles d’accès dans les données de rover, drone et capteurs fixes.

Commencez par un obstacle du modèle

Cadrez la version de données d’inspection dont votre programme a besoin maintenant.

Apportez votre stack de capteurs, votre flux actuel et le comportement cible. Repartez avec un parcours défini, des missions d’inspection au dataset versionné.

Examiner votre flux de données d’inspection