¿Cómo se convierten las fotos de dron en decisiones sobre su red? Vuele según un plan, envíenos las fotos y las procesamos en nuestros propios servidores; el resultado vuelve como mapa, tablas y fotos marcadas. Las nubes de puntos LiDAR pasan por la misma cadena.
Suba los datos con su código de carga, ejecutamos el análisis en nuestro lado y el resultado procesado vuelve a su navegador. Sin instalación, sin coste.
Pasaporte de la foto, detección, postes, red e informe.
Iniciar la prueba de fotos →10 díasLiDAR · LAS / LAZSuba su nube de puntosRecorte del corredor, clasificación, distancia de seguridad y riesgo de caída, mapa y 3D.
Iniciar la prueba LiDAR →Las fotos deciden lo que la IA puede ver. La guía muestra el plan de vuelo automatizado en 3D, paso a paso: tres órbitas y las tomas de detalle, por cámara de dron, para media y alta tensión, con el tiempo de vuelo y cada foto que toma el dron.
Esta es nuestra recomendación. Cada red y cada flota de drones es distinta: contacte con nosotros y adaptaremos el plan de vuelo a sus líneas, postes y cámaras.
▶ Plan de vuelo en 3DTraiga el dron que ya vuela. El plan de vuelo y los ajustes de cámara se adaptan a él.
Quedarse en estacionario en un punto y hacer zoom no basta: la visión artificial necesita cada pieza desde muchos lados y a la misma escala. Por eso el dron vuela tres órbitas con zoom fijo y después los detalles.
Elija su cámara; el vuelo y los ajustes se adaptan a ella.
▶ Iniciar el plan de vuelo en 3DAjustes de cámara por dron, la tabla de vuelo, la entrega y la lista de comprobación en campo.
Abrir la guía de capturaLas fotos y las nubes de puntos entran por el mismo tipo de carga segura, con un único código de carga. Sus fotos se procesan en nuestros propios servidores.
Vea cómo avanza un paquete de fotos real: fotos de dron reales, la agrupación real en postes, las detecciones reales.
Usted recibe un código personal. Con él, suba fotos JPEG o una carpeta completa; se empaquetan en su navegador.
Enviado por partes a través de un relé cifrado. Una carga interrumpida se reanuda donde se detuvo.
Solo pasan JPEG reales. Los duplicados se descartan; un conjunto de fotos ya procesado no se vuelve a procesar.
Un operador aprueba cada trabajo antes de que empiece el procesamiento.
En nuestros servidores. El progreso se muestra en directo en su navegador.
Se abre con su número de trabajo. Los resultados de IA se marcan como IA.
Dónde se tomó, con qué, qué nitidez tiene y qué puntos de inspección muestra.
Envíe la red de la zona junto con las fotos. El principio: cada poste fotografiado se asocia a su línea y a su ID de activo.
Mapa público¿Sin archivo? Usamos OpenStreetMap: km de línea por tensión, postes y puntos de derivación a lo largo de su trazado.
Sin mapa¿No hay ninguna red en la zona? Los postes fotografiados se conectan como un trazado inferido, marcado como tal.
Líneas y postes con sus identificadores. Coordenadas en WGS84 o en su sistema de referencia nacional; un archivo sin sistema de coordenadas se sitúa a partir de las posiciones de las fotos.
Autoservicio, desde la primera prueba gratuita hasta el sistema en producción: usted sube los datos, el análisis se ejecuta y el resultado aparece en su navegador.
El precio base está en euros. Los importes en dólares estadounidenses son aproximados, convertidos a unos $1.13 por €1.
Paga por poste, no por foto. Suba tantos paquetes de fotos por poste como necesite: vuelos repetidos, nuevas temporadas, tomas de detalle. Solo cuenta el número de postes de su red.
Un recuadro en una foto es solo la parte visible. El principio: cada punto de la estructura tiene sus piezas, de qué están hechas, los defectos que pueden darse allí, cómo se ve cada defecto y con qué se confunde. Esto es lo que se enseña, se comprueba y se reporta, tanto en distribución como en transmisión. Haga clic en un punto.
De los píxeles a los activos, en principio: detección en las fotos, LiDAR para el corredor, un modelo 3D de la estructura, correspondencia con postes y red, y un diccionario de defectos detrás de los hallazgos.
El principio: la detección se ejecuta sobre las fotos y marca componentes como aisladores, crucetas, seccionadores y el propio poste. Arrastre la línea.
FotoDetectado
Esta imagen muestra la idea. En un proyecto, qué se detecta y cómo se evalúa se acuerda con usted: componentes emparejados entre fotos y postes, y defectos descritos por el diccionario.
La idea: un inventario construido a partir de las fotos, a nivel de componente: qué hay en cada poste y dónde.
Donde los casos reales son escasos, los defectos pueden reproducirse con la tecnología actual, de modo que basta un puñado de ejemplos para entrenar.
Un defecto es una diferencia respecto a lo que debería haber. La base de datos de activos es la referencia con la que se mide esa diferencia.
Visto en las fotos · tres tipos básicosMedido
Una señal de advertencia, el número del poste. Una o dos fotos nítidas lo resuelven.
Una estructura o cualquier objeto extraño que pueda perturbar la red: un nido, restos enganchados en la línea, un elemento fijado que no corresponde.
La pieza está en su sitio pero difiere de la referencia: rota, colgando, agrietada, quemada.
La vegetación frente a la posición de la red, la flecha del conductor, un poste inclinado. No se reconoce por su aspecto: se mide.
Un escaneo LiDAR aerotransportado pasa por los mismos pasos: carga con un código, comprobaciones, aprobación, procesamiento. Solo se procesa el corredor de la línea.
En un sistema de coordenadas proyectado; se lee del archivo, no hay nada que introducir.
Solo se conservan los puntos cercanos a la línea, antes de ejecutar cualquier otra cosa.
Terreno, vegetación, edificios, conductores y postes.
Árboles con alturas, franjas de seguridad y riesgo de caída, medidos respecto a la línea.
Riesgo por vano a lo largo de la línea, la nube de puntos en 3D y un informe para la toma de decisiones.
Los dos cumplen funciones distintas y se encuentran en la misma red: la línea, el vano, el poste.
Cada tipo de estructura tiene sus puntos de inspección. Cada punto tiene su propia lista de defectos posibles. Cada hallazgo se asigna a un punto de un poste, de modo que puede compararse entre fotos, postes y años.
Las fotos se agrupan en postes, los componentes en una lista de objetos y los postes en su red.
Agrupadas por posición: un poste cada 30 m.
Material y función sugeridos a partir de los componentes.
Contados en las fotos, por clase.
Poste de la red a 6,1 m, línea y puntos de derivación comprobados.
ID de activo, componentes, calificación.
Cada hallazgo procede de un diccionario: objeto → qué lo determina → defecto → gravedad. Cada defecto indica cómo se ve y si la IA puede detectarlo hoy.
Una grieta transversal en un poste de hormigón es rara en las fotos, así que la generamos: sobre fotos reales, con el ancho y la dirección fijados por el diccionario, y etiquetada automáticamente. Los modelos la aprenden antes de que se reporte la primera.
La IA preetiqueta todo. Las personas lo aceptan o corrigen, repartido por clase. Hasta entonces, cada resultado se marca como resultado de IA.
El resultado se abre en su navegador: una calificación, un mapa con capas, la red, fichas de poste, tablas y las fotos marcadas.
Una calificación honesta: estas fotos de prueba se tomaron en estacionario y con zoom, por lo que el informe indica que todavía no son aptas para evaluar defectos, y por qué.
Usted entrega fotos. El objetivo no es un montón de fotos que revisar, sino postes evaluados, el hallazgo detrás de cada uno, la acción que requiere y una lista de trabajo por orden de prioridad.
| # | Poste | Componente | Hallazgo | Gravedad | Acción |
|---|
Cada poste: calificación, material y función sugeridos, los componentes con el número de fotos en que aparecen, y las propias fotos, marcadas.
Totalmente gratuita · suba sus propias fotos de dron o su nube de puntos LiDAR.
