问题解决:计算机视觉道路路面产生的数据管理

在全球范围内,国家道路排在最重要的资产,促进经济,允许政府内部物流管理。忽视道路养护等领域具有深远的不利影响农业、教育、农村发展,欧盟议会的详细的报告:欧盟路面:经济和安全的影响缺乏常规的道路养护。

气候变化直接影响这些重要的基础设施通过创建结冰和融化周期不断蚕食沥青,以同样的方式,生锈腐蚀铁。在温暖的气候中,太阳也同样毁灭性的破坏,紫外线削弱给沥青其力量的化学键。与气候变化构成增长,开放式的问题,和维护预算不断挑战,问题就来了:为了保护我们珍贵的交通网络,我们如何用较少的资源做更多的钱吗?

典型的路面管理预算范围从约4000€€5000每公里。芬兰,例如,有一个re-surfacing€270的预算大约51000公里的铺平了道路。欧洲道路维护经济,与此同时,价值大约€21 b与这个数量的年度开支,机会肯定存在使道路更好。为了最大化的价值每欧元了,政府必须识别领域的投资最高的总体影响和仔细分配相应的预算。从国际道路联合会(成本估算,IRF和芬兰交通基础设施机构,FTIA)

Vaisala的计算机视觉驱动数据收集平台,RoadAI设计时考虑到这个任务。RoadAI利用无线连接和云技术安全、连续数据生成可能的团队或整个道路的车辆通过实时视觉信息的上传。系统提供自动的,基于计算机视觉的条件分析。简单的数据收集和数据质量优越提供更好的能力来管理路面康复过程在所有组织的水平。是否在现场操作或资金分配,RoadAI赋予每个人从高速公路工程师决策者做出更明智的决策,将客观态势感知到规划流程中。道路养护的问题,有了它,更大的图景的管理基础设施、公共交通等,是世界各国政府面临一个巨大的任务。RoadAI,有趣的工具和重要的工作,可以帮助修复道路缺陷基于质量数据。

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