AvalaAvala
構築を開始デモを予約 / コワーカーになる

インフラ点検ロボティクスのために構築

すべての点検を、モデル対応の証拠へ。

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。

MCAP + ROS
LiDAR + 点群
マルチカメラ映像
テレメトリ + 軌跡

一つの運用ループ

点検ミッションは始まりにすぎません。

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。

  1. 01

    同期点検ミッションを取り込む

    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。

  2. 02

    重要な証拠を選定

    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。

  3. 03

    説明可能な正解データを構築

    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。

  4. 04

    バージョン付きリリースを公開

    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

モデル挙動を変える証拠を見つける。

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。

表面・部品の異常

資産の種類をまたいで、腐食、ひび割れ、剥離、変形、部材の欠損、その他のコンポーネント状態を切り出します。

形状、建築限界、変形

構造変化や建築限界のシナリオに必要な、位置合わせ済み点群、カメラビュー、姿勢、キャリブレーション、計測値を保持します。

遮蔽、反射、天候

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

点検スタックが再現できるリリースを届ける。

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。

  • 読みやすいデータセット参照と不変の正規リビジョン
  • マニフェストダイジェスト、オブジェクト数、総容量、ソース来歴
  • 申告済み権利文書とアクセス条件をリビジョンに添付
  • 公開状態とリビジョンIDをローダーから返却
データセットリリースマニフェスト
バージョン管理済み
データセット
infrastructure/bridge-inspection
リリース
v9
来歴レコード
primary / avala · calibration / avala
申告済み権利
添付済み
リビジョン状態
公開済み
infrastructure/bridge-inspection@v9

インフラ点検の自律化に対応

インフラ点検プログラム全体を一つのデータシステムで。

橋梁、鉄道、道路、トンネル、現場の点検を、同じデータセットと品質基盤で運用します。

橋梁と構造物

床版、橋脚、ケーブル、継手、ファサードなど重要部材向けに、時系列・多視点データセットを構築します。

鉄道と公共交通

線路、架線、ホーム、トンネル、用地の証拠を、繰り返しの点検走行間で整合させます。

道路とトンネル

舗装、防護柵、標識、建築限界、トンネル表面の状態を、位置とセンサーの文脈を保ったまま選別します。

建設・産業現場

ドローン、ローバー、車両、固定センサーのデータから、進捗、部材状態、アクセス困難な資産をレビューします。

一つのモデル課題から開始

次に必要な点検データリリースを設計する。

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。

点検データワークフローをレビュー