कुशल रखरखाव के लिए सर्वोत्तम सड़क क्षति पहचान उपकरण

सुरक्षित और टिकाऊ बुनियादी ढांचे को बनाए रखने के लिए सड़क क्षति का प्रभावी पता लगाना आवश्यक है। आधुनिक उपकरण उच्च परिशुद्धता के साथ दरारें, गड्ढे और सतह विकृति की पहचान करने के लिए AI, LiDAR, इन्फ्रारेड सेंसर और उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग का उपयोग करते हैं।

1. फ्लाईपिक्स एआई  

फ्लाईपिक्स एआई में, हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके सड़क के बुनियादी ढांचे की निगरानी और रखरखाव के तरीके को बदल रहे हैं। हमारा प्लेटफ़ॉर्म सड़क क्षति का पता लगाने और उसका आकलन करने के लिए सटीक, कार्रवाई योग्य जानकारी देने के लिए सैटेलाइट इमेजरी, ड्रोन डेटा और LiDAR का विश्लेषण करने में माहिर है। दरारों और गड्ढों से लेकर संरचनात्मक टूट-फूट तक, फ्लाईपिक्स एआई कुशल निगरानी को सक्षम बनाता है, जिससे सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय परिवहन नेटवर्क सुनिश्चित होता है।

जटिल भू-स्थानिक विश्लेषण को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया हमारा नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना आसानी से सड़क दोषों का पता लगाने, समय के साथ गिरावट को ट्रैक करने और उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों की पहचान करने की अनुमति देता है। इससे निर्णय लेने में तेज़ी आती है, सक्रिय रखरखाव होता है और बुनियादी ढांचे का प्रबंधन बेहतर होता है।

फ्लाईपिक्स एआई अनुकूलनीय और स्केलेबल है, जो इसे राजमार्ग रखरखाव, नगरपालिका सड़क निरीक्षण और बड़े पैमाने पर परिवहन परियोजनाओं सहित विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एक आदर्श समाधान बनाता है। मौजूदा जीआईएस सिस्टम के साथ सहजता से एकीकृत करके, फ्लाईपिक्स एआई बिना किसी व्यवधान के वर्कफ़्लो को बढ़ाता है, बेहतर सड़क सुरक्षा के लिए सटीक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और रीयल-टाइम ट्रैकिंग प्रदान करता है।

<!--Our competences--> प्रमुख विशेषताऐं

• एआई-संचालित विश्लेषण: उन्नत एआई एल्गोरिदम उच्च परिशुद्धता के साथ सड़क क्षति का पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए भू-स्थानिक डेटा का विश्लेषण करते हैं।
• नो-कोड इंटरफ़ेस: हमारे उपयोगकर्ता-अनुकूल प्लेटफ़ॉर्म को कोडिंग विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं है, जिससे यह उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ है।
• बहु-स्रोत डेटा संगतता: फ्लाईपिक्स एआई विभिन्न डेटा प्रारूपों का समर्थन करता है, जिसमें उपग्रह इमेजरी, ड्रोन फुटेज और LiDAR स्कैन शामिल हैं।
• मापनीयता: छोटे पैमाने पर शहरी सड़क निगरानी और बड़े पैमाने पर राष्ट्रीय बुनियादी ढांचा परियोजनाओं दोनों के लिए उपयुक्त।

सेवाएं

• सड़क क्षति (जैसे, गड्ढे, दरारें, कटाव) का स्वचालित पता लगाना और स्थानीयकरण करना
• समय के साथ सड़क की सतह में परिवर्तन और विसंगति का पता लगाना
• बुनियादी ढांचे की टूट-फूट और गिरावट के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण
• विशिष्ट सड़क निगरानी आवश्यकताओं के लिए कस्टम एआई मॉडल का विकास
• क्षति-प्रवण क्षेत्रों को देखने के लिए हीटमैप तैयार करना

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: फ्लाईपिक्स.ai 
• पता: रॉबर्ट-बॉश-स्ट्र.7, 64293 डार्मस्टाट, जर्मनी
• ईमेल: info@flypix.ai 
• फ़ोन नंबर: +49 6151 2776497
• लिंक्डइन: http://linkin.com/company/flypix-ai 

2. रोडबोटिक्स

रोडबोटिक्स एक ऐसी प्रणाली है जो वाहनों पर लगे स्मार्टफोन कैमरों का उपयोग करके सड़क की तस्वीरें खींचती है, जिनका विश्लेषण AI के साथ किया जाता है ताकि दरारें और गड्ढों जैसे नुकसान का पता लगाया जा सके। फुटपाथ की स्थिति का आकलन करने के लिए छवियों को संसाधित किया जाता है, जिससे नुकसान के प्रकार और गंभीरता के बारे में डेटा मिलता है। इसे नगर पालिकाओं या सड़क एजेंसियों के लिए सड़क नेटवर्क की कुशलतापूर्वक निगरानी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह उपकरण क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर छवियों को अपलोड करता है, जहाँ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्थिति मानचित्र और रिपोर्ट तैयार करते हैं। यह 2D छवियों में दिखाई देने वाली सतह-स्तर की क्षति पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसे आमतौर पर नियमित वाहन गश्त के दौरान एकत्र किया जाता है। डेटा पता लगाए गए सड़क मुद्दों के आधार पर रखरखाव कार्यों को प्राथमिकता देने में मदद करता है।

मुख्य विचार:

• सड़क इमेजिंग के लिए स्मार्टफोन कैमरों का उपयोग करता है।
• दरारें और गड्ढों की पहचान करने के लिए एआई का प्रयोग किया जाता है।
• अपलोड किए गए डेटा से स्थिति मानचित्र तैयार करता है।
• वास्तविक समय में सतह क्षति का पता लगाता है।
• बड़े पैमाने पर सड़क नेटवर्क निगरानी के लिए डिज़ाइन किया गया।

लाभ:

• स्मार्टफोन जैसे सामान्य उपकरणों का लाभ उठाता है।
• विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता कम हो जाती है।
• आसान व्याख्या के लिए दृश्य मानचित्र प्रदान करता है।
• व्यापक सड़क नेटवर्क को कवर करने के लिए पैमाने।
• क्लाउड प्रोसेसिंग के माध्यम से डेटा शीघ्रता से वितरित करता है।

दोष:

• सतह क्षति का पता लगाने तक सीमित।
• छवि गुणवत्ता और प्रकाश पर निर्भर.
• क्लाउड विश्लेषण के लिए इंटरनेट की आवश्यकता होती है।
• भूमिगत संरचनात्मक मुद्दों पर ध्यान नहीं दिया जा सकता।
• डेटा संग्रहण के लिए नियमित वाहन गश्ती की आवश्यकता है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: michelin.com
• पता: मिशेलिन नॉर्थ अमेरिका मुख्यालय, 1 पार्कवे एस, ग्रीनविले, एससी 29615, यूएसए
• ईमेल: info-mmi@michelin.com
• फेसबुक: facebook.com/MichelinUSA
• लिंक्डइन: linkedin.com/showcase/michelin-mobility-intelligence
• यूट्यूब: youtube.com/@MichelinGlobal

3. पेवमेट्रिक्स एलसीएमएस-2

पेवमेट्रिक्स एलसीएमएस-2 एक लेजर-आधारित प्रणाली है जो दरारों, गड्ढों और गड्ढों जैसी क्षति का पता लगाने के लिए सड़क की सतहों को 3डी में स्कैन करती है। यह सतह की ज्यामिति को मापने और अनियमितताओं की पहचान करने के लिए वाहनों पर लगे उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले लेजर सेंसर का उपयोग करता है। इस उपकरण का उपयोग अक्सर इंजीनियरिंग फर्मों या राजमार्ग एजेंसियों द्वारा विस्तृत फुटपाथ आकलन के लिए किया जाता है।

यह सिस्टम उच्च गति पर डेटा कैप्चर करता है, जिससे यातायात को बाधित किए बिना लंबे सड़क खंडों को कवर किया जा सकता है। यह क्षति की गहराई और चौड़ाई का सटीक माप प्रदान करता है, जिसे विश्लेषण के लिए 3D प्रोफाइल के रूप में संग्रहीत किया जाता है। एकत्र किए गए डेटा को मैपिंग और मरम्मत की योजना बनाने के लिए GIS सिस्टम के साथ एकीकृत किया जा सकता है।

मुख्य विचार:

• 3D सतह डेटा के लिए लेजर स्कैनिंग का उपयोग करता है।
• दरारें, गड्ढे और गड्ढों का पता लगाता है।
• उच्च वाहन गति पर डेटा कैप्चर करता है।
• क्षति की गहराई और चौड़ाई को सटीक रूप से मापता है।
• मानचित्रण प्रयोजनों के लिए जीआईएस के साथ एकीकृत।

लाभ:

• विस्तृत 3D सड़क सतह प्रोफ़ाइल प्रदान करता है।
• बड़ी दूरी पर कुशलतापूर्वक काम करता है।
• सटीक क्षति माप प्रदान करता है.
• प्रकाश की स्थिति से अप्रभावित।
• मानचित्रण उपकरणों के साथ एकीकरण का समर्थन करता है।

दोष:

• महंगे लेजर उपकरण की आवश्यकता है।
• वाहन पर आधारित तैनाती तक सीमित।
• उच्च प्रारंभिक स्थापना और रखरखाव लागत.
• डेटा प्रोसेसिंग में समय लग सकता है।
• छोटे पैमाने पर निरीक्षण के लिए उपयुक्त नहीं है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: pavemetrics.com 
• पता: 3425 rue Pierre-Ardouin, क्यूबेक (क्यूबेक), कनाडा, G1P 0B3
• फ़ोन: +1 418 210 3629
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/pavemetrics-systems-inc- 
• यूट्यूब: youtube.com/@RoboSenseLiDAR

4. YOLOv5 (रोड डैमेज वैरिएंट)

सड़क क्षति का पता लगाने के लिए अनुकूलित YOLOv5 एक ओपन-सोर्स ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल है जो छवियों में गड्ढों और दरारों जैसी सड़क समस्याओं की पहचान करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है। यह कैमरों से वास्तविक समय या पहले से रिकॉर्ड की गई फुटेज को संसाधित करता है, जो अक्सर वाहनों या ड्रोन पर लगे होते हैं, ताकि बाउंडिंग बॉक्स के साथ क्षति को लेबल किया जा सके। सिस्टम अनुकूलन योग्य है और स्वचालित सड़क निगरानी के लिए अनुसंधान या तकनीकी डेवलपर्स द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

मॉडल RDD2022 जैसे डेटासेट पर प्रशिक्षित कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क पर निर्भर करता है, जिसमें एनोटेटेड रोड डैमेज इमेज शामिल हैं। यह एक साथ कई तरह के नुकसान का पता लगाने के लिए फ्रेम का विश्लेषण करते हुए तेज़ी से काम करता है। उपयोगकर्ताओं को इसे विशिष्ट हार्डवेयर या प्लेटफ़ॉर्म पर प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है।

मुख्य विचार:

• क्षति का पता लगाने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करता है।
• चित्रों में गड्ढों और दरारों की पहचान करता है।
• डेटा को वास्तविक समय या ऑफ़लाइन संसाधित करता है।
• लेबल बाउंडिंग बॉक्स के साथ क्षतिग्रस्त हो जाते हैं।
• विशिष्ट डेटासेट के लिए अनुकूलन योग्य.

लाभ:

• एक साथ कई प्रकार की क्षति का पता लगाता है।
• वास्तविक समय उपयोग के लिए तीव्र प्रसंस्करण।
• खुला स्रोत और व्यापक रूप से अनुकूलनीय।
• विभिन्न कैमरा इनपुट के साथ काम करता है।
• प्रशिक्षण डेटा सुधार के साथ स्केल.

दोष:

• कार्यान्वयन के लिए तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता है।
• गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटासेट पर निर्भर।
• कैमरा रिज़ॉल्यूशन और कोण द्वारा सीमित.
• सूक्ष्म या अधो सतही क्षति को नजरअंदाज किया जा सकता है।
• तैनाती के लिए हार्डवेयर की आवश्यकता है.

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: ultralytics.com
• पता: 5001 ज्यूडिशियल वे, फ्रेडरिक, एमडी 21703, यूएसए
• ईमेल: hello@ultralytics.com
• एक्स: x.com/ultralytics
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/ultralytics
• यूट्यूब: youtube.com/ultralytics
• GitHub: github.com/ultralytics/yolov5

5. एआरआरबी हॉकी 2000

एआरआरबी हॉकआई 2000 एक वाहन-माउंटेड सिस्टम है जो दरारें, गड्ढे और सतह के क्षरण सहित सड़क क्षति का पता लगाने के लिए लेजर और कैमरों का उपयोग करता है। यह उच्च गति वाले सर्वेक्षणों के दौरान डेटा एकत्र करता है, 2डी इमेजिंग और 3डी प्रोफाइलिंग के संयोजन के साथ फुटपाथ की स्थिति को मापता है। इस उपकरण का उपयोग सड़क प्राधिकरणों द्वारा नेटवर्क-व्यापी आकलन के लिए किया जाता है।

सिस्टम वास्तविक समय में डेटा रिकॉर्ड करता है, जिसे बाद में सड़क की स्थिति और मरम्मत की ज़रूरतों पर रिपोर्ट बनाने के लिए संसाधित किया जाता है। इसमें नुकसान को देखने और परिसंपत्ति प्रबंधन प्रणालियों के साथ एकीकरण के लिए सॉफ़्टवेयर शामिल है। सर्वेक्षणों में लगातार सटीकता सुनिश्चित करने के लिए अंशांकन और रखरखाव आवश्यक है।

मुख्य विचार:

• पता लगाने के लिए लेज़र और कैमरे का संयोजन।
• सर्वेक्षण में दरारें और गड्ढों को मापना।
• उच्च ड्राइविंग गति पर डेटा एकत्र करता है।
• 2D छवियाँ और 3D प्रोफाइल प्रदान करता है।
• बड़े सड़क नेटवर्क विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है।

लाभ:

• न्यूनतम व्यवधान के साथ सड़कों को शीघ्रता से कवर करता है।
• 2D और 3D दोनों डेटा आउटपुट प्रदान करता है।
• प्रबंधन सॉफ्टवेयर के साथ एकीकृत.
• बड़े पैमाने पर मूल्यांकन के लिए विश्वसनीय।
• सतह की विस्तृत स्थिति रिकॉर्ड करता है।

दोष:

• महंगे उपकरण और सेटअप लागत.
• उपयोग के लिए प्रशिक्षित ऑपरेटरों की आवश्यकता है।
• वाहन-पहुंच योग्य सड़कों तक सीमित।
• डेटा प्रोसेसिंग से परिणाम में देरी हो सकती है।
• लेज़र घटकों के लिए रखरखाव की आवश्यकता है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: arrbsystems.com
• पता: 31 हिल्ली स्टेशनस्टॉर्ग 215 32, माल्मो
• फ़ोन: +46 701 606 025
• ईमेल: europe@arrbsystems.com
• यूट्यूब: youtube.com/@arrbgroup
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/arrbsystems
• यूट्यूब: youtube.com/@arrbsystems7879
• एक्स: x.com/ArrbSystems
• फेसबुक: .facebook.com/arrbsystems
• इंस्टाग्राम: instagram.com/arrbsystems

6. रोडस्कैनर (आईडीएस जियोरडार)

आईडीएस जियोरडार द्वारा रोडस्कैनर एक ग्राउंड-पेनेट्रेटिंग रडार (जीपीआर) प्रणाली है जो सड़क की क्षति का पता लगाती है, जिसमें सतही दोष जैसे कि रिक्त स्थान या विघटन, साथ ही सतही दरारें शामिल हैं। यह फुटपाथ परतों में प्रवेश करने के लिए रडार तरंगों का उपयोग करता है, सामान्य गति से यात्रा करने वाले वाहनों से डेटा एकत्र करता है। उपकरण का उपयोग इंजीनियरों या बुनियादी ढांचे के प्रबंधकों द्वारा संरचनात्मक आकलन के लिए किया जाता है।

यह सिस्टम सतह के नीचे की तस्वीरें और सतह की स्थिति के डेटा तैयार करता है, जिसका विश्लेषण करके नग्न आंखों से दिखाई न देने वाले नुकसान की पहचान की जाती है। रडार प्रतिबिंबों की व्याख्या करने और निष्कर्षों को मैप करने के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है। इसे आम तौर पर राजमार्गों या शहरी सड़कों पर लगाया जाता है, जहाँ यातायात का भार बहुत ज़्यादा होता है।

मुख्य विचार:

• भूमिगत क्षति का पता लगाने के लिए जी.पी.आर. का उपयोग किया जाता है।
• फुटपाथ में दरारें और रिक्त स्थान की पहचान करता है।
• नियमित ड्राइविंग गति पर डेटा एकत्र करता है।
• सड़क परतों की छवियाँ उत्पन्न करता है।
• संरचनात्मक स्वास्थ्य विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है।

लाभ:

• छिपी हुई भूमिगत समस्याओं का पता लगाता है।
• यातायात में बिना किसी रुकावट के संचालित होता है।
• विस्तृत फुटपाथ परत डेटा प्रदान करता है।
• संरचनात्मक अखंडता जांच के लिए उपयोगी।
• लम्बे सड़क खंडों को कुशलतापूर्वक कवर करता है।

दोष:

• रडार उपकरण की उच्च लागत.
• डेटा का विश्लेषण करने के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
• रडार द्वारा पता लगाये जाने योग्य क्षति तक सीमित।
• सतह का रिज़ोल्यूशन कम हो सकता है.
• सेटअप और अंशांकन में समय लगता है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: idsgeoradar.com
• पता: वाया ऑगस्टो रिघी, 6, 6ए, 8, लोक. ऑस्पेडालेटो - पीसा, इटली - 56121
• फ़ोन: +39 050 098 9300
• एक्स: x.com/IDS_GeoRadar
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/ids-georadar
• यूट्यूब: youtube.com/@IDSGeoRadar

7. डायनटेस्ट रोड सरफेस प्रोफाइलर (आरएसपी)

डायनटेस्ट आरएसपी एक लेजर-आधारित प्रोफाइलर है जिसे वाहनों पर लगाया जाता है ताकि सतह की ऊंचाई को मापकर सड़क की क्षति जैसे गड्ढे, दरारें और खुरदरापन का पता लगाया जा सके। यह सड़क की लंबाई के साथ निरंतर डेटा एकत्र करता है, जिससे फुटपाथ की स्थिति का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रोफाइल मिलते हैं। इस उपकरण का उपयोग आमतौर पर राजमार्ग एजेंसियों द्वारा रखरखाव योजना के लिए किया जाता है।

यह सिस्टम अलग-अलग गति से उच्च-रिज़ॉल्यूशन सतह डेटा कैप्चर करने के लिए कई लेजर सेंसर का उपयोग करता है। यह क्षति की गंभीरता और स्थानों पर रिपोर्ट तैयार करता है, जिसे अक्सर मैपिंग के लिए GPS के साथ जोड़ा जाता है। समय के साथ माप सटीकता बनाए रखने के लिए नियमित अंशांकन की आवश्यकता होती है।

मुख्य विचार:

• लेज़रों से सतह की ऊंचाई मापता है।
• यह गड्ढे, दरारें और खुरदरापन का पता लगाता है।
• सड़कों पर लगातार डेटा एकत्र करता है।
• स्थिति विश्लेषण के लिए प्रोफाइल प्रदान करता है।
• स्थान ट्रैकिंग के लिए जीपीएस के साथ जोड़ा गया।

लाभ:

• सटीक सतह माप प्रदान करता है.
• दक्षता के लिए उच्च गति पर काम करता है।
• भौगोलिक डेटा के साथ क्षति का मानचित्रण।
• फुटपाथ प्रोफाइलिंग के लिए विश्वसनीय।
• व्यापक सड़क नेटवर्क को कवर करता है।

दोष:

• सतह-स्तर तक पता लगाने तक सीमित।
• महंगे उपकरण और रखरखाव.
• उपयोग के लिए वाहन माउंटिंग की आवश्यकता होती है।
• डेटा व्याख्या के लिए कौशल की आवश्यकता होती है।
• अंशांकन बार-बार किया जा सकता है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: dynatest.com
• फ़ोन: +45 70 25 33 55
• ईमेल: info@dynatest.com
• फेसबुक: facebook.com/Dynatest.PavementEngineering
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/dynatest
• यूट्यूब: youtube.com/c/Dynatestas

8. स्ट्रीटस्कैन

स्ट्रीटस्कैन एक ऐसी प्रणाली है जो शहरी नेटवर्क में सड़क की क्षति, जैसे दरारें, गड्ढे और सतह के घिसाव का पता लगाने के लिए वाहन पर लगे कैमरों और सेंसर का उपयोग करती है। यह 2D छवियों और कुछ 3D डेटा को कैप्चर करता है, जिसे AI के साथ संसाधित करके फुटपाथ की समस्याओं की पहचान और वर्गीकरण किया जाता है। यह उपकरण शहरों में सड़कों की व्यवस्थित रूप से निगरानी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

डेटा को क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड किया जाता है, जहाँ इसका विश्लेषण करके स्थिति रेटिंग और मरम्मत संबंधी सुझाव तैयार किए जाते हैं। यह सिस्टम नियमित गश्त के दौरान काम करता है, जिसमें उपकरण लगाने के अलावा न्यूनतम सेटअप की आवश्यकता होती है। यह दिखाई देने वाले नुकसान पर ध्यान केंद्रित करता है, जिससे यह नियमित निरीक्षण के लिए व्यावहारिक हो जाता है।

मुख्य विचार:

• पता लगाने के लिए कैमरे और सेंसर का उपयोग करता है।
• दरारें, गड्ढे और घिसाव की पहचान करता है।
• क्लाउड पर AI के साथ डेटा को संसाधित करता है।
• शहरी सड़क निगरानी के लिए डिज़ाइन किया गया।
• 2D और सीमित 3D दोनों डेटा कैप्चर करता है।

लाभ:

• वाहन माउंट के साथ सरल सेटअप.
• स्वचालित स्थिति रेटिंग प्रदान करता है.
• शहर-व्यापी उपयोग के लिए तराजू।
• त्वरित विश्लेषण के लिए AI का उपयोग करता है।
• क्लाउड प्लेटफॉर्म के माध्यम से सुलभ.

दोष:

• दृश्य सतह क्षति तक सीमित।
• इंटरनेट कनेक्टिविटी पर निर्भर.
• भूमिगत समस्याओं को नजरअंदाज किया जा सकता है।
• छवि गुणवत्ता सटीकता को प्रभावित करती है।
•  अद्यतन के लिए नियमित गश्त की आवश्यकता है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: roadscan.com
• पता: 605 सलेम स्ट्रीट, वेकफील्ड, एमए 01880, यूएसए
• फ़ोन: (844) 787-7226
• ईमेल: info@streetscan.com
• एक्स: x.com/StreetScanInc
• फेसबुक: facebook.com/ScanStreet
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/streetscan

9. रोडएआई (वैसाला)

रोडएआई, वैसाला द्वारा ही बनाया गया है, यह एक एआई-संचालित प्रणाली है जो वाहन कैमरों से वीडियो फुटेज का विश्लेषण करके सड़क के नुकसान का पता लगाती है, जिसमें गड्ढे, दरारें और सतह का घिसाव शामिल है। यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ समस्याओं की पहचान करते हुए वास्तविक समय या रिकॉर्ड किए गए डेटा को संसाधित करता है। यह उपकरण स्वचालित स्थिति निगरानी के लिए सड़क प्रबंधकों के उद्देश्य से है।

यह सिस्टम नियमित संचालन के दौरान फुटेज एकत्र करने के लिए अक्सर बेड़े के वाहनों पर लगे मानक कैमरों का उपयोग करता है। यह क्लाउड इंटरफ़ेस के माध्यम से सुलभ, क्षति के स्थानों और प्रकारों पर रिपोर्ट प्रदान करता है। अंशांकन और प्रशिक्षण डेटा इसकी पहचान सटीकता को बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

मुख्य विचार:

• क्षति का पता लगाने के लिए AI के साथ वीडियो का विश्लेषण करता है।
• गड्ढों, दरारों और घिसावट की पहचान करता है।
• मानक वाहन-लगाए गए कैमरों का उपयोग करता है।
• डेटा को वास्तविक समय में या बाद में संसाधित करता है।
• क्लाउड-आधारित क्षति रिपोर्ट प्रदान करता है।

लाभ:

• मौजूदा कैमरों का उपयोग, जिससे लागत कम हो जाती है।
• एआई के साथ स्वचालित पहचान।
• क्लाउड प्लेटफॉर्म के माध्यम से सुलभ।
• बेड़े वाहन के उपयोग के साथ तराजू.
• वीडियो फुटेज को शीघ्रता से संसाधित करना।

दोष:

• वीडियो की गुणवत्ता और प्रकाश व्यवस्था पर निर्भर करता है।
• सतही क्षति दृश्यता तक सीमित।
• सटीकता के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता है।
• रिपोर्ट के लिए इंटरनेट पर निर्भर।
• सूक्ष्म प्रकार की क्षति से चूक सकते हैं।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: vaisala.com
• कंपनी: वैसाला ओयज
• पता: वन्हा नूरमिजेरवेंटी 21, 01670 वंता, फ़िनलैंड
• फ़ोन: +358 9 89491
• एक्स: x.com/vaisalagroup
• फेसबुक: facebook.com/Vaisala
• इंस्टाग्राम: instagram.com/vaisalagroup
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/vaisala
• यूट्यूब: youtube.com/channel/UCScRatNnyyOhdushbQ01MwQ

10. ट्रिम्बल एमएक्स9

ट्रिम्बल एमएक्स9 एक मोबाइल मैपिंग सिस्टम है जो वाहन सर्वेक्षण के दौरान दरारें, गड्ढे और सतह के घिसाव सहित सड़क क्षति का पता लगाने के लिए लेजर, कैमरा और जीएनएसएस का उपयोग करता है। यह उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3डी डेटा और इमेजरी कैप्चर करता है, जिसे नेटवर्क में फुटपाथ की स्थिति का आकलन करने के लिए संसाधित किया जाता है। इस उपकरण का उपयोग परिवहन एजेंसियों द्वारा विस्तृत बुनियादी ढांचे के विश्लेषण के लिए किया जाता है।

यह सिस्टम हाईवे की गति पर काम करता है, सटीक स्थानों से जुड़े भू-स्थानिक डेटा को एकत्रित करता है। क्षति निष्कर्षों को संसाधित करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए ट्रिम्बल बिजनेस सेंटर जैसे सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है। तैनाती में हार्डवेयर और प्रशिक्षित कर्मियों में महत्वपूर्ण निवेश शामिल है।

मुख्य विचार:

• पता लगाने के लिए लेज़र, कैमरा और जीएनएसएस का उपयोग करता है।
• दरारें, गड्ढे और घिसाव का पता लगाता है।
• उच्च गति पर 3D डेटा कैप्चर करता है।
• भू-स्थानिक क्षति मानचित्रण प्रदान करता है।
• नेटवर्क-व्यापी मूल्यांकन के लिए उपयोग किया जाता है।

लाभ:

• उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3D और छवि डेटा.
• सड़कों को सटीकता के साथ शीघ्रता से कवर करता है।
• क्षति को सटीक स्थानों पर पहुंचाता है।
• बड़े पैमाने पर सर्वेक्षण के लिए विश्वसनीय।
• विश्लेषण के लिए विस्तृत आउटपुट.

दोष:

• महंगे हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की लागत.
• उपयोग करने के लिए तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता है।
• वाहन-आधारित सर्वेक्षण तक सीमित।
• प्रसंस्करण समय लम्बा हो सकता है.
• घटकों के लिए रखरखाव की आवश्यकता है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: trimble.com
• पता: 10368 वेस्टमूर ड्राइव, वेस्टमिंस्टर, सीओ 80021, यूएसए
• फ़ोन: +1 (720) 887-6100
• एक्स: x.com/TrimbleCorpNews
• फेसबुक: facebook.com/TrimbleCorporate
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/trimble
• यूट्यूब: youtube.com/@TrimbleBuildings

11. फुग्रो रोडवेयर विजन

फुग्रो रोडवेयर विजन एक वाहन-माउंटेड सिस्टम है जो सर्वेक्षण के दौरान सड़क की क्षति, जैसे दरारें, गड्ढे और सतह की गिरावट का पता लगाने के लिए कैमरों और लेजर का उपयोग करता है। यह 2D इमेजरी और 3D प्रोफाइल एकत्र करता है, जिसे सड़क प्रबंधन के लिए फुटपाथ की स्थिति का मूल्यांकन करने के लिए संसाधित किया जाता है। इस उपकरण का उपयोग एजेंसियों द्वारा व्यवस्थित बुनियादी ढांचे की निगरानी के लिए किया जाता है।

यह सिस्टम ड्राइविंग गति पर काम करता है, मैपिंग उद्देश्यों के लिए GPS निर्देशांक से जुड़े डेटा को कैप्चर करता है। यह निष्कर्षों का विश्लेषण करने और स्थिति रिपोर्ट तैयार करने के लिए मालिकाना सॉफ़्टवेयर पर निर्भर करता है। लगातार संचालन के लिए सेंसर और वाहनों का नियमित रखरखाव आवश्यक है।

मुख्य विचार:

• पता लगाने के लिए कैमरे और लेज़र का संयोजन।
• दरारें, गड्ढे और गिरावट का पता लगाता है।
• सामान्य ड्राइविंग गति पर डेटा एकत्र करता है।
• 2D और 3D सतह डेटा प्रदान करता है।
• क्षति को जी.पी.एस. स्थानों से जोड़ता है।

लाभ:

• चौड़ी सड़क कवरेज के लिए कुशल।
• दोहरी 2D और 3D आउटपुट प्रदान करता है।
• भौगोलिक परिशुद्धता के साथ क्षति का मानचित्रण।
• व्यवस्थित सर्वेक्षणों के लिए विश्वसनीय।
• विस्तृत स्थिति रिपोर्ट तैयार की गई।

दोष:

• उपकरण और रखरखाव की उच्च लागत.
• सतह-स्तर तक पता लगाने तक सीमित।
• संचालन के लिए प्रशिक्षित कार्मिकों की आवश्यकता है।
• डेटा प्रोसेसिंग से परिणाम में देरी हो सकती है।
• वाहन पर निर्भरता उपयोग को प्रतिबंधित करती है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: fugro.com
• पता: 13501 कैटी फ़्रीवे, सुइट 1050, ह्यूस्टन, TX 77079, यूएसए
• फ़ोन: +1 713 369 5600
• एक्स: x.com/fugro
• फेसबुक: facebook.com/fugro
• इंस्टाग्राम: instagram.com/fugro
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/fugro

12. जीपीआर रोड इंस्पेक्शन सिस्टम (जीएसएसआई)

जीएसएसआई द्वारा विकसित जीपीआर रोड इंस्पेक्शन सिस्टम, वाहनों पर लगे ग्राउंड-पेनेट्रेटिंग रडार (जीपीआर) का उपयोग करके सड़क की क्षति का पता लगाता है, जिसमें सतह के नीचे की खामियाँ, दरारें और फुटपाथ की परत का क्षरण शामिल है। यह सड़क संरचना में रडार तरंगें भेजता है, सतह पर दिखाई न देने वाले दोषों की पहचान करने के लिए प्रतिबिंबों का विश्लेषण करता है। इस उपकरण का उपयोग इंजीनियरों द्वारा सड़क की अखंडता के गहन आकलन के लिए किया जाता है, विशेष रूप से राजमार्गों या महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे पर।

यह सिस्टम मध्यम गति से डेटा एकत्र करता है, जिससे सतह के नीचे की प्रोफाइल तैयार होती है जो फुटपाथ परतों में क्षति की गहराई और सीमा को दर्शाती है। रडार संकेतों की व्याख्या करने और GPS निर्देशांक से जुड़ी कार्रवाई योग्य रिपोर्ट तैयार करने के लिए इसे विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है। विस्तृत फ़ोकस के कारण तैनाती की योजना आमतौर पर व्यापक नेटवर्क के बजाय विशिष्ट सड़क खंडों के लिए बनाई जाती है।

मुख्य विचार:

• भूमिगत क्षति का पता लगाने के लिए जी.पी.आर. का उपयोग किया जाता है।
• रिक्त स्थान, दरारें और परत संबंधी समस्याओं की पहचान करता है।
• मध्यम वाहन गति पर डेटा एकत्र करता है।
• विस्तृत उपसतह प्रोफाइल तैयार करता है।
• जीपीएस एकीकरण के साथ क्षति का मानचित्रण।

लाभ:

• छिपे हुए संरचनात्मक दोषों का पता लगाता है।
• विस्तृत परत-विशिष्ट डेटा प्रदान करता है।
• यातायात को बाधित किये बिना संचालित होता है।
• महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की जाँच के लिए उपयोगी।
• निष्कर्षों को सटीक स्थानों से जोड़ता है।

दोष:

• जीपीआर उपकरण और रखरखाव की उच्च लागत।
• डेटा विश्लेषण के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता है।
• धीमी सर्वेक्षण गति तक सीमित.
• सतह का रिज़ोल्यूशन कम हो सकता है.
• व्यापक नेटवर्क स्कैन के लिए उपयुक्त नहीं है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: geophysical.com
• पता: 40 साइमन स्ट्रीट, नैशुआ, एनएच 03060-3075, यूएसए
• फ़ोन: 800-524-3011
• एक्स: x.com/GSSI_GPR
• फेसबुक: facebook.com/GSSIGPR
• इंस्टाग्राम: instagram.com/gssi_gpr
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/geophysical-survey-systems-inc
• यूट्यूब: youtube.com/user/GPRbyGSSI

13. रोबोसेंस LiDAR रोड स्कैनर

रोबोसेंस लिडार रोड स्कैनर एक ऐसा सिस्टम है जो 3D में सड़क के नुकसान, जैसे गड्ढे, दरारें और सतह की अनियमितताओं का पता लगाने के लिए वाहनों पर लगे लिडार (लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग) तकनीक का उपयोग करता है। यह दूरी मापने और सड़क की सतहों के उच्च-रिज़ॉल्यूशन पॉइंट क्लाउड बनाने के लिए लेजर पल्स उत्सर्जित करता है, जिसे नुकसान की पहचान करने के लिए संसाधित किया जाता है। इस उपकरण का उपयोग परिवहन एजेंसियों या स्वायत्त वाहन डेवलपर्स द्वारा सटीक फुटपाथ निगरानी के लिए किया जाता है।

यह सिस्टम ड्राइविंग गति से काम करता है, विस्तृत 3D डेटा कैप्चर करता है जो नुकसान के आयामों और स्थानों को प्रकट करता है, जिसे अक्सर मैपिंग के लिए GPS के साथ जोड़ा जाता है। इसके लिए पॉइंट क्लाउड को उपयोगी रिपोर्ट में बदलने के लिए सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है, जो सतह और निकट-सतह दोनों स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करता है। तैनाती में उन्नत हार्डवेयर शामिल है, जो इसे लक्षित या उच्च-मूल्य वाले सड़क आकलन के लिए उपयुक्त बनाता है।

मुख्य विचार:

• 3D क्षति का पता लगाने के लिए LiDAR का उपयोग करता है।
• गड्ढों, दरारों और अनियमितताओं का पता लगाता है।
• मानक ड्राइविंग गति पर डेटा कैप्चर करता है।
• उच्च-रिज़ॉल्यूशन बिंदु बादल बनाता है.
• सटीक सतह मानचित्रण पर ध्यान केंद्रित करता है।

लाभ:

• उच्च सटीकता वाला 3D क्षति डेटा प्रदान करता है।
• विभिन्न प्रकाश स्थितियों में काम करता है।
• LiDAR के साथ सड़कों को कुशलतापूर्वक कवर करता है।
• विस्तृत स्थानिक माप प्रदान करता है.
• स्वायत्त वाहन प्रणालियों के लिए उपयोगी।

दोष:

• महंगे LiDAR हार्डवेयर की आवश्यकता है।
• डेटा प्रोसेसिंग जटिल हो सकती है.
• वाहन पर लगे उपयोग तक सीमित।
• गहरे भूमिगत मुद्दों को नजरअंदाज किया जा सकता है।
• संचालन के लिए तकनीकी कौशल की आवश्यकता है।

संपर्क जानकारी:

• वेबसाइट: robosense.ai
• पता: बिल्डिंग 9, ब्लॉक 2, झोंगगुआन होंगहुआलिंग इंडस्ट्री साउथर्न डिस्ट्रिक्ट, 1213 लिउक्सियन एवेन्यू, ताओयुआन स्ट्रीट, नानशान डिस्ट्रिक्ट, शेन्ज़ेन, चीन
• फ़ोन: 0755-86325830
• ईमेल: voice@robosense.ai
• एक्स: x.com/RoboSenseLiDAR
• लिंक्डइन: linkedin.com/company/robosense-lidar
• यूट्यूब: youtube.com/@RoboSenseLiDAR

निष्कर्ष

सड़क क्षति का पता लगाने वाले उपकरणों ने सड़क की स्थिति की सटीक और कुशल निगरानी को सक्षम करके बुनियादी ढांचे के रखरखाव में क्रांति ला दी है। डीप लर्निंग मॉडल और कंप्यूटर विज़न तकनीकों सहित AI-संचालित समाधानों ने दरारें, गड्ढे और अन्य सतही दोषों की पहचान करने में उच्च परिशुद्धता का प्रदर्शन किया है। इसके अतिरिक्त, ड्रोन-आधारित निरीक्षण और LiDAR तकनीक उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्थानिक डेटा प्रदान करती है, जिससे बड़े पैमाने पर सड़क मूल्यांकन अधिक प्रभावी हो जाता है।

सड़क क्षति का पता लगाने वाले उपकरण का चुनाव बजट, आवश्यक सटीकता और मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ एकीकरण जैसे कारकों पर निर्भर करता है। AI और IoT में निरंतर प्रगति के साथ, भविष्य के समाधान और भी अधिक स्वचालित, वास्तविक समय और लागत-कुशल होने की उम्मीद है, जो सुरक्षित और अधिक टिकाऊ सड़क नेटवर्क में योगदान देगा।

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