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도로에 눈을 돌리십시오

29/05/2023

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뉴질랜드에서 큰 도로 네트워크를 구축하고 유지하는 것은 Downer Group의 오랜 교통 서비스 중 하나 일뿐입니다. 도로를 안전하고 효율적이며 신뢰할 수있는 도로를 유지하기 위해 Downer Group의 도로 네트워크 솔루션은 자산 모델링, 포장 엔지니어링 및 데이터 수집 및 분석에 의해 뒷받침됩니다.

그러한 예 중 하나는 XDNA에 의해 구축 된 결함 감지 기계 학습 솔루션입니다. 뉴질랜드에서 도로 품질 평가를 간소화 할 것으로 예상됩니다.

한 눈에

• 자동화를 통해 수천 킬로미터의 도로 네트워크를 추적하고 분석합니다.

• 비디오 분석은 잠재적으로 위험한 도로 상황에서 사람들을 제거하고 있습니다.

• 데이터 구동 통찰력을 계획하지 않고 계획된 유지 보수 최적화합니다.

• Roaddna는 흥미로운 선형 자산 관리 도구입니다.

문제

도로 품질을 평가하려면 물리적 검사와 임시 사용자보고가 필요합니다. 도로 사용자와 검사관 모두에게는 비효율적이고 잠재적으로 위험합니다.

검사가 완료되면 사진 및 평가 메모를 수집 한 후 작업자는 필요한 수리를 결정하여 위치 및 자료에 대한 특정 지침을 수집해야합니다. 수리는 안전과 예산에 따라 심사해야합니다.

바카라사이트 Group은 도로를 양호한 상태로 유지하는 더 안전하고 효율적인 방법을 찾았습니다.

솔루션

Downer Group은 차량 장착 카메라를 통해 뉴질랜드에서 비디오 장면을 수집하기 시작했습니다. XDNA는 기계 학습 모델 개발의 교육 단계를 가속화하는 강력한 협업 라벨링 솔루션을 제공했습니다.

몇 개월에 걸쳐 주제 전문가의 의견을 통해이 기술은 도로 영상을 분석하고 결함 카탈로그를 구축하도록 교육을 받았습니다. 그것은 이상을 찾고 교정하는 법을 배웠습니다.

흥미롭게도 기계 학습 측면은 로드나가 결함과 유지 보수 프로그램과 날씨의 영향을 시간에 따른 날씨의 영향을 추적 할 수 있음을 의미합니다. 따라서 데이터 중심의 통찰력을 기반으로 지속적인 도로 네트워크 개선을 설계 할 수 있습니다..

머신 러닝 모델은 신경 변형 데이터 플랫폼에로드되어 엄청난 양의 데이터에 대처할 수 있습니다. 이것은 더 많은 장면과 위치를 효율적으로 추가하여 규모를 허용 할 수 있음을 의미합니다.

결과

Roaddna는 뉴질랜드 지역에서 6 개월 동안 시험을 받고 있습니다. 이 모델은 지속적인 최적화가 필요하지만 시간이 지남에 따라 더 똑똑하고 정확해질 것입니다.

이제 Roaddna가 건설되었으므로 더 많은 도로 네트워크를 탐색 할 준비가되었습니다. 주 도로, 철도 또는 개인 네트워크이든 자산의 결함을 효율적으로 평가할 수있는 플랫폼입니다.

‘Roaddna는 흥미로운 선형 자산 관리 도구입니다. 그것은 모든 유형의 자산에 대한 명확하고 빠른 평가를 할 수있는 잠재력을 가지고 있으며, 시간을 절약하고 더 중요한 것은 사람들이 여행 할 때 더 안전하게 유지할 수 있습니다. '

XDNA

XDNA는 자산 기반 비즈니스를위한 기술 솔루션에 대한 타고난 이해를 제공합니다. 혁신적인 도구와 기술은 중요한 전선 작업자 작업을 보강합니다.