无人机和数字模型使基础设施检查更安全和更准确

航空成像与机器学习和预测分析相结合，可以预测所需的结构维修。当机器人可以为他们做的时候，为什么要把人置于危险的境地呢? 近年来，无人机已经从基础设施检查中的罕见变为普遍。大坝、桥梁和其他系统需要定期检查，以确保没有危险的裂缝或其他损坏。传统上，这些操作需要专业人员下降。如果您为他们提供无人机，这些检查会变得更安全、更准确且更实惠，这意味着团队可以执行更多操作。

“无人机能够看到事物并到达某些区域，而传统的绳索检查由于访问限制而可能不允许，” HDR的运输数据采集负责人 Cameron Schaefer 说，HDR是一家专门从事工程、建筑、环境和施工服务的公司过去三年一直在使用无人机。该计划已从 5 名飞行员增加到 20 多名，他们接受过应对大风或紧急着陆等情况的培训。

操作的需要将决定所使用的规划和硬件。在某些过程中，简单的消费设备可能就足够了，而其他过程则需要专门的设备。捕获 8,000 幅图像将提供比 2,000 幅更高的精度，一些无人机非常适合某些领域，但在其他领域非常有限。

以检查华盛顿州北部的暗黑破坏神大坝为例。去年夏天，HDR 使用其无人机来补充对这座 389 英尺高的结构的评估，该结构为西雅图供电。结果是超过 8200 万个数据点创建了 3D 表示，记录了大坝的状况和需要修复的区域。

该团队将无人机捕获的图像与地面控制数据和工程图纸联系起来，以创建大坝的虚拟模型，稍后可以使用其他数据进行更新——包括来自其他技术的信息，如探地雷达。通过这种方式，模型可以随着时间的推移变得更加有效，并且团队可以使用机器学习和预测分析来预测所需的结构修复。

Schaefer 说，结果不仅是安全性的提高：“这是质量的提高。这是准确性的提高。这是历史监控的增加。”

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