Sistema de inspección de túneles de drones – Dronelife

El sistema de drones con IA reduce el tiempo de inspección de 2 horas a 17 minutos, ofreciendo una solución más segura y más rápida para proyectos de infraestructura subterránea

por el escritor del personal de Dronelife Ian J. McNabb

Este artículo publicado en colaboración con JuidaLa Asociación Japonesa de Desarrollo Industrial UAS.

La firma japonesa Toda Construction Co. ha desarrollado una nueva aplicación innovadora para UAVS, no en el cielo, sino en el suelo. Toda, en colaboración con Spiral Co. y Greenbee Co., anunció recientemente que habían probado con éxito su tecnología de análisis facial impulsada por IA que usó drones para analizar recientemente caras de túnel excavadas, un proceso que generalmente implica un análisis minucioso por parte de equipos de ingenieros. Toda espera que su sistema de drones autónomo reduzca las necesidades de personal al tiempo que hace inspecciones que requieren mucho tiempo más rápido y más fácil, ayudando en una gran gestión de proyectos y acortamiento de plazos.

El sistema general incluía un dosel de carga a prueba de polvo para la unidad de drones (una adición necesaria en los túneles de montaña llenos de escombros Los creadores imaginan el sistema que se implementa), junto con una solución de software personalizada para que todo el proceso sea autónomo y simple de implementar. El sistema de drones presenta evitación autónoma de obstáculos cuando va para tomar fotos de la cara de roca, asegurando que no se encuentre con vehículos de construcción, trabajadores o escombros mientras completa sus misiones.

El comunicado de prensa de Toda decía: «En nuestra construcción de túneles de montaña, verificamos la efectividad de una serie de sistemas, incluida la estabilidad de vuelo, la adquisición de imágenes y la evaluación de IA, utilizando un sistema de vuelo autónomo equipado con una» función de evasión de obstáculos «y la función de detección automática de la forma de corte». Como resultado, se confirmó que la AI puede seleccionar una fotografía apropiada para la observación de la recortación de la recortación de la observación de una observación apropiada de una observación apropiada. AI para despegar del puerto de carga de forma autónoma, evitando obstáculos como maquinaria pesada, disparando en el túnel y regresando a la posición correcta después de disparar el área de corte, e incluso permitirles funcionar completamente automáticamente hasta aterrizar en el puerto de carga ”.

El tiempo total para completar una encuesta facial utilizando ingenieros fue de alrededor de 2 horas. El uso del sistema basado en drones redujo los tiempos de inspección totales hasta 17 minutos, un avance impresionante que podría hacer de UAV una parte importante de grandes proyectos de infraestructura subterránea en el futuro.

Hay más información sobre el sistema disponible aquí (en japonés).

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Miriam McNabb es la editora en jefe de Dronelife y CEO de Jobfordrones, un mercado profesional de servicios de drones y un observador fascinado de la industria de drones emergentes y el entorno regulatorio para los drones. Miriam ha escrito más de 3.000 artículos centrados en el espacio comercial de drones y es una oradora internacional y una cifra reconocida en la industria. Miriam tiene un título de la Universidad de Chicago y más de 20 años de experiencia en ventas y marketing de alta tecnología para nuevas tecnologías.
Para consultoría o escritura de la industria de drones, Envíe un correo electrónico a Miriam.

GORJEO:@spaldingbarker

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