表面・部品の異常
腐食、亀裂、摩耗、部品欠損などの部品レベルの状態を、設備種別をまたいで抽出します。
エネルギー点検ロボティクスのための独立したインフラ
熱画像、RGB、LiDAR、テレメトリーデータを一つの追跡可能なループで結び、点検収録からモデル対応のデータセットリリースまでつなげます。
点検ミッションからバージョン付きデータセットリリースまで、一つの運用記録で管理。
一つの運用ループ
分断された引き継ぎを、同期点検収録から次のモデル対応データセットリリースまで続く追跡可能な経路に置き換えます。
MCAP、熱画像・RGB映像、点群、GNSS、IMU、設備イベントを、時間やソースの文脈を失わずに統合します。
設備、部品、異常、天候、視点、センサー状態で検索・抽出し、次の学習サイクルに必要なシナリオを構成します。
モデル支援と人による2D・3D・時系列レビューを組み合わせ、各リリースに必要な品質ゲートを適用します。
マニフェスト内容とソース来歴を固定し、申告済み権利メタデータを添付して、ローダーが学習と評価用に解決する不変リビジョンを公開します。
シナリオインテリジェンス
長時間の点検走行を、各イベントのセンサー・設備・運用文脈を保ったまま、焦点を絞った学習スライスに変換します。
腐食、亀裂、摩耗、部品欠損などの部品レベルの状態を、設備種別をまたいで抽出します。
熱シグネチャを、同期したRGB、位置、設備、キャリブレーション情報と比較します。
点検モデルの確信度が低下する視点と環境条件を選定します。
永続的なデータセットID
すべての学習セットを、チーム間で渡すフォルダーではなく、安定したアドレスを持つ管理対象の成果物として扱います。
energy/asset-inspection@v12自律点検のための設計
送配電、風力、太陽光、産業設備の点検を、同じデータセットと品質基盤で運用します。
同期した空中・地上ミッションから、鉄塔、電線、碍子、接続部、離隔区域を選定します。
ブレード表面、タワー、ナセル、変化する運転条件に対応する時系列・多視点データセットを構築します。
パネル、ストリング、追尾装置、サイト単位の点検モデル向けに熱画像とRGB証拠を整合します。
ローバー、ドローン、固定センサーのデータから、腐食、漏えい、設備状態、到達困難な箇所をレビューします。
一つのモデル課題から開始
センサースタック、現在のワークフロー、対象挙動をお持ちください。点検ミッションからバージョン付きデータセットまでの明確な道筋を提示します。