표면 및 구성요소 이상
자산 유형 전반에서 부식, 균열, 박리, 변형, 부품 누락 및 기타 구성 요소 상태를 분리합니다.
인프라 점검 로보틱스를 위한 모델 지원
모든 점검을 모델이 활용할 수 있는 증거로 전환하세요.
열화상, RGB, LiDAR, 텔레메트리 데이터를 하나의 추적 가능한 루프로 연결해 점검 수집부터 모델 준비 데이터셋 릴리스까지 이어갑니다.
점검 임무부터 버전 관리된 데이터셋 릴리스까지 하나의 운영 기록으로 관리합니다.
MCAP + ROS
LiDAR + 포인트 클라우드
멀티카메라 비디오
텔레메트리 + 궤적
하나의 운영 루프
점검 임무는 시작일 뿐입니다.
분절된 인계 과정을 동기화된 점검 수집부터 다음 모델 준비 데이터셋 릴리스까지 이어지는 추적 가능한 경로로 전환합니다.
- 01
동기화된 점검 임무 수집
MCAP, 열화상 및 RGB 영상, 포인트 클라우드, GNSS, IMU, 자산 이벤트를 시간과 출처 맥락을 잃지 않고 통합합니다.
- 02
중요한 증거 큐레이션
자산, 구성요소, 이상, 날씨, 시점, 센서 상태별로 검색하고 분할해 다음 학습 주기에 필요한 시나리오를 구성합니다.
- 03
방어 가능한 정답 데이터 구축
모델 지원과 사람의 2D, 3D, 시계열 검토를 결합하고 각 릴리스에 필요한 품질 게이트를 적용합니다.
- 04
버전 관리 릴리스 게시
매니페스트 내용과 출처를 고정하고 선언된 권리 메타데이터를 첨부한 뒤 로더가 학습과 평가용으로 해석하는 불변 리비전을 게시합니다.
시나리오 인텔리전스
모델 동작을 바꾸는 증거를 찾으세요.
긴 점검 임무를 집중된 학습 슬라이스로 전환하면서 각 이벤트의 센서, 자산, 운영 맥락을 보존합니다.
형상, 여유 공간 및 변형
구조 변화와 여유 공간 시나리오를 위해 정렬된 포인트 클라우드, 카메라 뷰, 포즈, 캘리브레이션 및 측정값을 보존합니다.
가림, 눈부심, 날씨
점검 모델의 신뢰도가 낮아지는 시점과 환경 조건을 큐레이션합니다.
지속 가능한 데이터셋 ID
점검 스택이 재현할 수 있는 릴리스를 제공하세요.
모든 학습 세트를 팀 간에 전달되는 폴더가 아니라 안정적인 주소를 가진 관리 대상 아티팩트로 다룹니다.
- 읽기 쉬운 데이터셋 참조와 불변 정규 리비전
- 매니페스트 다이제스트, 객체 수, 전체 크기, 출처
- 선언된 권리 문서와 접근 조건을 리비전에 첨부
- 게시 상태와 리비전 ID를 로더를 통해 반환
데이터셋 릴리스 매니페스트
버전 관리됨- 데이터셋
- infrastructure/bridge-inspection
- 릴리스
- v9
- 출처 기록
- primary / avala · calibration / avala
- 선언된 권리
- 첨부됨
- 리비전 상태
- 게시됨
infrastructure/bridge-inspection@v9인프라 자율 점검을 위해 구축
인프라 점검 프로그램 전반을 위한 하나의 데이터 시스템.
교량, 철도, 도로, 터널 및 현장 점검을 동일한 데이터셋과 품질 기반에서 운영합니다.
교량 및 구조물
상판, 교각, 케이블, 이음부, 외벽 및 기타 주요 구성 요소를 위한 시계열·다중 시점 데이터셋을 구축합니다.
철도 및 대중교통
반복 점검 임무 전반에서 선로, 가공 전차선, 승강장, 터널 및 선로 부지의 증거를 정렬합니다.
도로 및 터널
위치와 센서 맥락을 유지하면서 포장, 방호벽, 표지, 여유 공간 및 터널 표면 상태를 선별합니다.
건설 및 산업 현장
진행 상황, 구성 요소 상태 및 접근이 어려운 자산을 위해 드론, 로버, 차량 및 고정 센서 데이터를 검토합니다.
하나의 모델 병목부터 시작
프로그램에 다음으로 필요한 점검 데이터 릴리스를 설계하세요.
센서 스택, 현재 워크플로, 목표 동작을 가져오세요. 점검 임무부터 버전 관리 데이터셋까지 범위가 명확한 경로를 제시합니다.