Erkennung von Abfall und Trümmern
Die Identifizierung und Klassifizierung von Abfällen ist mit erheblichem Aufwand und Ressourcen verbunden. FlyPix AI kann jedoch die Abfallerkennung mithilfe künstlicher Intelligenz automatisieren. Unsere hochmoderne Software nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um verschiedene Objekte in hochauflösenden Luftbildern zu erkennen und zu identifizieren, darunter verschiedene Abfallarten wie Bauschutt, Sondermüll, Elektronikschrott und andere Arten von Müll. Die Erkennung von Abfällen mit Hilfe der Bildverarbeitung spart im Vergleich zu manuellen Erkennungsmethoden viel Zeit und Ressourcen und kann den Behörden wichtige Informationen liefern, um das Ausmaß und den Umfang der Abfallverschmutzung in einem bestimmten Gebiet besser zu verstehen. FlyPix AI kann auch dabei helfen, wiederverwertbare Abfälle zu identifizieren. Durch die Analyse der Bilder auf bestimmte Muster und Merkmale, die verschiedenen Arten von wiederverwertbaren Materialien wie Kunststoffen, Papier und Metallen entsprechen, kann FlyPix diese Materialien identifizieren und entsprechend klassifizieren. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Erkennung von wiederverwertbaren Abfällen kann dazu beitragen, die Menge der Abfälle, die auf Deponien oder in der Umwelt landen, zu reduzieren und so ein nachhaltigeres und umweltfreundlicheres Abfallmanagementsystem zu schaffen.
Straßen- und Gehweginspektionen
FlyPix AI kann für die Straßeninstandhaltung und Fahrbahninspektionen eingesetzt werden und ermöglicht eine effiziente und genaue Identifizierung von Schäden und Verschlechterungen. Unsere Plattform nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens zur Identifizierung und Erkennung von Schlaglöchern und Rissen auf Straßen und Belägen, indem sie hochauflösende Luftbilder auf Muster und Merkmale untersucht, die darauf hindeuten, z. B. Veränderungen der Oberflächenstruktur, Farbe und Form. Nach der Identifizierung kann FlyPix AI die Schadensbereiche klassifizieren und kartieren, so dass die Straßen- und Belagswartungsteams Prioritäten für die Reparaturen setzen und die Ressourcen effizienter einsetzen können. Der Einsatz künstlicher Intelligenz bei Straßen- und Gehweginspektionen kann die Gesamteffizienz und -genauigkeit dieser Prozesse erhöhen, da große Flächen schnell erfasst und Schäden entdeckt werden können, die bei herkömmlichen Inspektionen vom Boden aus übersehen würden.