表面与组件异常
跨资产类型筛选腐蚀、裂纹、侵蚀、部件缺失及其他组件级状态。
面向能源巡检机器人的模型赋能
将热成像、RGB、LiDAR 和遥测数据连接到同一条可追溯闭环中,从巡检采集直达模型就绪的数据集版本。
从巡检任务到版本化数据集发布,全程保留一份运营记录。
一条运营闭环
用可追溯路径取代割裂的交接流程,从同步巡检采集直达下一个模型就绪的数据集版本。
汇集 MCAP、热成像与 RGB 视频、点云、GNSS、IMU 和资产事件,同时保留时间与来源上下文。
按资产、组件、异常、天气、视角和传感器状态搜索与切片,组合下一轮训练所需的场景。
结合模型辅助与人工 2D、3D 和时序审核,并应用每个版本所需的质量门槛。
冻结清单内容与来源,附加声明权利元数据,再发布可由加载器解析用于训练和评估的不可变修订。
场景智能
将长时间巡检任务转化为聚焦的训练切片,同时保留每个事件的传感器、资产和运营上下文。
跨资产类型筛选腐蚀、裂纹、侵蚀、部件缺失及其他组件级状态。
将热特征与对齐的 RGB、位置、资产和标定上下文进行比较。
筛选巡检模型置信度下降的视角和环境条件。
为自主巡检而构建
让输配电、风电、光伏和工业巡检工作共享同一套数据集与质量基础。
从同步空中和地面任务中筛选铁塔、线路、绝缘子、连接器和净空区域。
为叶片表面、塔架、机舱和变化的运行条件构建时序与多视角数据集。
为面板、组串、跟踪器和场站级巡检模型对齐热成像与 RGB 证据。
跨巡检机器人、无人机和固定传感器数据审核腐蚀、泄漏、设备状态和难以到达的资产状况。
从一个模型瓶颈开始
带上您的传感器栈、当前工作流和目标行为,获得从巡检任务到版本化数据集的明确路径。