表面与组件异常
跨资产类型筛选腐蚀、裂缝、剥落、变形、部件缺失及其他构件状态。
基础设施巡检机器人的模型赋能
让每次巡检都成为模型可用的证据。
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。
MCAP + ROS
LiDAR + 点云
多摄像头视频
遥测 + 轨迹
一条运营闭环
巡检任务只是开始。
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。
- 01
摄取同步巡检任务
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。
- 02
筛选关键证据
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。
- 03
构建可辩护的真值数据
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。
- 04
发布版本化成果
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
找到改变模型行为的证据。
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。
几何、净空与变形
保留对齐的点云、相机视图、位姿、标定和测量数据，用于结构变化与净空场景。
遮挡、眩光与天气
筛选巡检模型置信度下降的视角和环境条件。
为基础设施自主巡检而构建
一个数据系统覆盖整个基础设施巡检项目。
让桥梁、铁路、道路、隧道和现场巡检共享同一套数据集与质量基础。
桥梁与结构
为桥面、桥墩、缆索、接缝、立面及其他关键构件构建时序和多视角数据集。
铁路与公共交通
在重复巡检任务之间对齐轨道、接触网、站台、隧道和沿线区域的证据。
道路与隧道
在保留位置与传感器上下文的同时，筛选路面、护栏、标志、净空和隧道表面状态。
施工与工业现场
审查无人机、地面机器人、车辆和固定传感器数据，了解进度、构件状态和难以到达的资产。
从一个模型瓶颈开始
规划项目下一步所需的巡检数据版本。
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。