効率的なメンテナンスのための最高の道路損傷検出ツール

安全で耐久性のあるインフラを維持するためには、道路の損傷を効果的に検出することが不可欠です。最新のツールは、AI、LiDAR、赤外線センサー、高解像度の画像を使用して、ひび割れ、穴、表面の変形を高精度で特定します。

1. フライピックスAI  

FlyPix AI では、人工知能を使用して道路インフラの監視と保守の方法を変革しています。当社のプラットフォームは、衛星画像、ドローン データ、LiDAR の分析に特化しており、道路の損傷を検出して評価するための正確で実用的な洞察を提供します。ひび割れや穴から構造的摩耗まで、FlyPix AI は効率的な監視を可能にし、より安全で信頼性の高い交通ネットワークを確保します。

複雑な地理空間分析を簡素化するように設計された当社のノーコード プラットフォームにより、ユーザーは技術的な専門知識を必要とせずに、道路の欠陥を簡単に検出し、経時的な劣化を追跡し、高リスク領域を特定できます。これにより、意思決定の迅速化、プロアクティブなメンテナンス、インフラストラクチャ管理の最適化が実現します。

FlyPix AI は適応性と拡張性に優れているため、高速道路の保守、市道の点検、大規模な交通プロジェクトなど、さまざまな用途に最適なソリューションです。既存の GIS システムとシームレスに統合することで、FlyPix AI は中断することなくワークフローを強化し、正確な物体検出とリアルタイムの追跡を実現し、道路の安全性を向上させます。

<!--Our competences--> 主な特徴

• AI を活用した分析: 高度な AI アルゴリズムが地理空間データを分析し、道路の損傷を高精度で検出して分類します。
• コード不要のインターフェース: 当社のユーザーフレンドリーなプラットフォームはコーディングの専門知識を必要とせず、幅広いユーザーが利用できます。
• マルチソースデータの互換性: FlyPix AI は、衛星画像、ドローン映像、LiDAR スキャンなど、さまざまなデータ形式をサポートしています。
• スケーラビリティ: 小規模な都市道路監視と大規模な国家インフラプロジェクトの両方に適しています。

サービス

• 道路の損傷（穴、ひび割れ、浸食など）の自動検出と位置特定
• 路面の経時変化と異常検出
• インフラの摩耗と劣化の予測分析
• 特定の道路監視ニーズに合わせたカスタム AI モデルの開発
• 被害を受けやすいエリアを視覚化するヒートマップ生成

連絡先：

• Webサイト： フライピックス 
• 住所: Robert-Bosch-Str.7, 64293 ダルムシュタット, ドイツ
• メールアドレス: お問い合わせ 
• 電話番号: +49 6151 2776497
• リンクトイン: linkedin.com/company/flypix-ai 

2. ロードボティクス

RoadBotics は、車両に搭載されたスマートフォンのカメラを使用して道路画像を撮影し、AI で分析してひび割れや穴などの損傷を検出するシステムです。画像は処理されて舗装の状態が評価され、損傷の種類と深刻度に関するデータが提供されます。これは、自治体や道路管理局が道路網を効率的に監視できるように設計されています。

このツールは、クラウド プラットフォームに画像をアップロードし、そこで機械学習アルゴリズムが状態マップとレポートを生成します。このツールは、通常、定期的な車両パトロール中に収集される 2D 画像で確認できる表面レベルの損傷に焦点を当てています。このデータは、検出された道路の問題に基づいてメンテナンス タスクの優先順位付けに役立ちます。

主なハイライト:

• 道路撮影にスマートフォンのカメラを使用します。
• AI を適用して亀裂や穴を識別します。
• アップロードされたデータから条件マップを生成します。
• 表面の損傷をリアルタイムで検出します。
• 大規模な道路網監視用に設計されています。

長所:

• スマートフォンなどの一般的なデバイスを活用します。
• 特殊なハードウェアの必要性を減らします。
• 簡単に解釈できるように視覚的なマップを提供します。
• 広範囲の道路網をカバーできる規模です。
• クラウド処理によりデータを迅速に配信します。

短所:

• 表面損傷の検出に限定されます。
• 画像の品質と照明に依存します。
• クラウド分析にはインターネットが必要です。
• 地下構造上の問題を見逃す可能性があります。
• データ収集のために定期的な車両巡回が必要です。

連絡先：

• ウェブサイト: michelin.com
• 住所: ミシュラン北米本社、1 Parkway S、グリーンビル、SC 29615、米国
• メールアドレス: info-mmi@michelin.com
• フェイスブック: facebook.com/MichelinUSA
• リンクトイン: linkedin.com/showcase/michelin-mobility-intelligence
• ユーチューブ: youtube.com/@MichelinGlobal

3. ペイブメトリクス LCMS-2

Pavemetrics LCMS-2 は、道路表面を 3D でスキャンして、ひび割れ、穴、わだち掘れなどの損傷を検出するレーザー ベースのシステムです。車両に搭載された高解像度のレーザー センサーを使用して、表面の形状を測定し、凹凸を特定します。このツールは、エンジニアリング会社や高速道路管理局による詳細な舗装評価によく使用されます。

このシステムは高速でデータを取得し、交通を妨げずに長い道路区間をカバーできます。損傷の深さと幅を正確に測定し、分析用に 3D プロファイルとして保存します。収集されたデータは、GIS システムと統合してマッピングし、修復を計画することができます。

主なハイライト:

• 3D 表面データにレーザー スキャンを採用しています。
• ひび割れ、穴、わだち掘れを検出します。
• 高速走行時のデータを取得します。
• 損傷の深さと幅を正確に測定します。
• マッピングの目的で GIS と統合します。

長所:

• 詳細な 3D 路面プロファイルを提供します。
• 長距離でも効率的に動作します。
• 正確な損傷測定を提供します。
• 照明条件の影響を受けません。
• マッピング ツールとの統合をサポートします。

短所:

• 高価なレーザー機器が必要です。
• 車載展開に限定されます。
• 初期設定とメンテナンスのコストが高い。
• データ処理には時間がかかる場合があります。
• 小規模な検査には適していません。

連絡先：

• ウェブサイト: pavemetrics.com 
• 住所: 3425 rue Pierre-Ardouin、ケベック州 (ケベック州)、カナダ、G1P 0B3
• 電話: +1 418 210 3629
• LinkedIn: linkedin.com/company/pavemetrics-systems-inc- 
• ユーチューブ: youtube.com/@RoboSenseLiDAR

4. YOLOv5（道路損傷バリアント）

道路損傷検出用に改良された YOLOv5 は、ディープラーニングを使用して画像内の道路の穴やひび割れなどの道路の問題を識別するオープンソースの物体検出モデルです。車両やドローンに搭載されていることが多いカメラからのリアルタイムまたは録画済みの映像を処理し、境界ボックスで損傷にラベルを付けます。このシステムはカスタマイズ可能で、研究や技術開発者による自動道路監視に広く使用されています。

このモデルは、注釈付きの道路損傷画像を含む RDD2022 などのデータセットでトレーニングされた畳み込みニューラル ネットワークに依存しています。このモデルはフレームを分析して複数の損傷タイプを同時に検出し、迅速に動作します。特定のハードウェアまたはプラットフォームでトレーニングして展開するには、ユーザーには技術的なスキルが必要です。

主なハイライト:

• 損傷検出にディープラーニングを使用します。
• 画像内の穴や亀裂を識別します。
• データをリアルタイムまたはオフラインで処理します。
• 境界ボックスでダメージにラベルを付けます。
• 特定のデータセットに合わせてカスタマイズ可能。

長所:

• 複数の損傷タイプを一度に検出します。
• リアルタイム使用のための高速処理。
• オープンソースで幅広く適応可能。
• さまざまなカメラ入力に対応します。
• トレーニング データの改善に合わせて拡張します。

短所:

• 実装するには技術的な専門知識が必要です。
• 品質の高いトレーニング データセットに依存します。
• カメラの解像度と角度によって制限されます。
• 微妙な損傷や表面下の損傷を見逃す可能性があります。
• 展開にはハードウェアが必要です。

連絡先：

• ウェブサイト: ultralytics.com
• 住所: 5001 Judicial Way, Frederick, MD 21703, USA
• メールアドレス: hello@ultralytics.com
• X: x.com/ultralytics
• リンクトイン: linkedin.com/company/ultralytics
• ユーチューブ: youtube.com/ultralytics
• GitHub: github.com/ultralytics/yolov5

5. ARRB ホークアイ 2000

ARRB Hawkeye 2000 は、レーザーとカメラを使用して、ひび割れ、穴、路面劣化などの道路の損傷を検出する車両搭載型システムです。高速調査中にデータを収集し、2D イメージングと 3D プロファイリングを組み合わせて舗装の状態を測定します。このツールは、道路当局がネットワーク全体の評価に使用します。

このシステムはデータをリアルタイムで記録し、その後、道路の状態と修理の必要性に関するレポートを生成するために処理されます。このシステムには、損傷を視覚化し、資産管理システムと統合するためのソフトウェアが含まれています。調査全体で一貫した精度を確保するには、調整とメンテナンスが必要です。

主なハイライト:

• レーザーとカメラを組み合わせて検出します。
• 調査でひび割れや穴を測定します。
• 高速走行時のデータを収集します。
• 2D 画像と 3D プロファイルを提供します。
• 大規模な道路網の解析に使用されます。

長所:

• 混乱を最小限に抑えながら、道路を素早くカバーします。
• 2D と 3D の両方のデータ出力を提供します。
• 管理ソフトウェアと統合します。
• 大規模な評価にも信頼性があります。
• 詳細な表面状態を記録します。

短所:

• 高価な設備とセットアップコスト。
• 使用するには訓練を受けたオペレーターが必要です。
• 車両通行可能な道路に限ります。
• データ処理により結果が遅れる場合があります。
• レーザーコンポーネントのメンテナンスが必要です。

連絡先：

• ウェブサイト: arrbsystems.com
• 住所: 31 Hyllie Stationstorg 215 32、マルメ
• 電話: +46 701 606 025
• メールアドレス: europe@arrbsystems.com
• ユーチューブ: youtube.com/@arrbgroup
• リンクトイン: linkedin.com/company/arrbsystems
• ユーチューブ: youtube.com/@arrbsystems7879
• X: x.com/ArrbSystems
• フェイスブック: .facebook.com/arrbsystems
• インスタグラム: instagram.com/arrbsystems

6. ロードスキャナー (IDS GeoRadar)

IDS GeoRadar の RoadScanner は、空洞や剥離などの路面下の欠陥や表面のひび割れなど、道路の損傷を検出する地中探査レーダー (GPR) システムです。このシステムは、レーダー波を使用して舗装層を貫通し、通常速度で走行する車両からデータを収集します。このツールは、エンジニアやインフラストラクチャ管理者による構造評価に使用されます。

このシステムは地下画像と表面状態データを生成し、それを分析して肉眼では見えない損傷を特定します。レーダー反射と地図の結果を解釈するには、専用のソフトウェアが必要です。通常、このシステムは交通量の多い高速道路や市街地の道路に導入されます。

主なハイライト:

• GPR を使用して地表下の損傷を検出します。
• 舗装のひび割れや空洞を識別します。
• 通常の運転速度でデータを収集します。
• 道路レイヤーの画像を生成します。
• 構造健全性分析に重点を置いています。

長所:

• 隠れた地下の問題を検出します。
• 交通を中断することなく動作します。
• 詳細な舗装層データを提供します。
• 構造の完全性チェックに役立ちます。
• 長い道路区間を効率的にカバーします。

短所:

• レーダー機器のコストが高い。
• データを分析するには専門知識が必要です。
• レーダーで検知可能なダメージに限定されます。
• 表面解像度が低くなる可能性があります。
• セットアップと調整には時間がかかります。

連絡先：

• ウェブサイト: idsgeoradar.com
• 住所: Via Augusto Righi, 6, 6A, 8, Loc.オスペダレット – ピサ、イタリア – 56121
• 電話: +39 050 098 9300
• X: x.com/IDS_GeoRadar
• リンクトイン: linkedin.com/company/ids-georadar
• ユーチューブ: youtube.com/@IDSGeoRadar

7. ダイナテスト路面プロファイラー（RSP）

Dynatest RSP は、車両に搭載されたレーザー ベースのプロファイラーで、路面の標高を測定してわだち掘れ、ひび割れ、粗さなどの道路の損傷を検出します。道路の長さに沿って連続データを収集し、舗装状態を評価するために使用するプロファイルを提供します。このツールは、高速道路管理局が保守計画によく使用します。

このシステムは複数のレーザー センサーを使用して、さまざまな速度で高解像度の表面データを取得します。損傷の深刻度と場所に関するレポートを作成し、多くの場合、マッピングのために GPS と組み合わせます。長期間にわたって測定精度を維持するには、定期的な校正が必要です。

主なハイライト:

• レーザーで表面の標高を測定します。
• わだち掘れ、ひび割れ、粗さを検出します。
• 道路上のデータを継続的に収集します。
• 状態分析用のプロファイルを提供します。
• GPS とペアリングして位置を追跡します。

長所:

• 正確な表面測定を提供します。
• 効率性を高めるために高速で動作します。
• 地理データを使用して被害をマップします。
• 舗装プロファイリングに信頼性があります。
• 広範囲の道路網をカバーします。

短所:

• 表面レベルの検出に限定されます。
• 高価な設備と維持費。
• ご使用には車両への取り付けが必要です。
• データの解釈にはスキルが必要です。
• キャリブレーションは頻繁に行う必要があります。

連絡先：

• ウェブサイト: dynatest.com
• 電話: +45 70 25 33 55
• メールアドレス: info@dynatest.com
• フェイスブック: facebook.com/Dynatest.PavementEngineering
• リンクトイン: linkedin.com/company/dynatest
• ユーチューブ: youtube.com/c/Dynatestas

8. ストリートスキャン

StreetScan は、車両に搭載されたカメラとセンサーを使用して、都市ネットワーク全体の道路のひび割れ、穴、表面の摩耗などの損傷を検出するシステムです。2D 画像と一部の 3D データをキャプチャし、AI で処理して舗装の問題を特定および分類します。このツールは、都市が道路を体系的に監視できるように設計されています。

データはクラウド プラットフォームにアップロードされ、そこで分析されて状態評価と修理の推奨事項が生成されます。このシステムは定期的な巡回中に稼働し、機器の取り付け以外には最小限の設定しか必要ありません。目に見える損傷に焦点を当てているため、定期的な検査に適しています。

主なハイライト:

• 検出にはカメラとセンサーを使用します。
• ひび割れ、穴、摩耗を識別します。
• クラウド上のAIでデータを処理します。
• 都市の街路監視用に設計されています。
• 2D データと限定的な 3D データの両方をキャプチャします。

長所:

• 車載マウントによる簡単なセットアップ。
• 自動状態評価を提供します。
• 市全体で使用できるスケール。
• AIを使用して迅速に分析します。
• クラウド プラットフォーム経由でアクセス可能。

短所:

• 目に見える表面の損傷に限定されます。
• インターネット接続に依存します。
• 地下の問題を見逃す可能性があります。
• 画像の品質は精度に影響します。
•  更新のために定期的な巡回が必要です。

連絡先：

• ウェブサイト: streetscan.com
• 住所: 605 Salem Street, Wakefield, MA 01880, USA
• 電話: (844) 787-7226
• メールアドレス: info@streetscan.com
• X: x.com/StreetScanInc
• フェイスブック: facebook.com/ScanStreet
• リンクトイン: linkedin.com/company/streetscan

9. RoadAI（ヴァイサラ）

同じくヴァイサラ社の RoadAI は、車両カメラの映像を分析して、道路の穴、ひび割れ、表面の摩耗などの道路の損傷を検出する AI 駆動型システムです。リアルタイムまたは記録されたデータを処理し、機械学習アルゴリズムで問題を特定します。このツールは、道路管理者が自動状態監視を行うことを目的としています。

このシステムは、通常、車両に搭載されている標準カメラを使用して、通常の作業中に映像を収集します。クラウド インターフェースからアクセスできる、損傷の場所と種類に関するレポートを提供します。キャリブレーションとトレーニング データは、検出精度を維持する上で重要です。

主なハイライト:

• AI でビデオを分析し、損傷を検出します。
• 穴、ひび割れ、摩耗を識別します。
• 標準の車載カメラを使用します。
• データをリアルタイムまたは後で処理します。
• クラウドベースの被害レポートを提供します。

長所:

• 既存のカメラを使用し、コストを削減します。
• AIで検出を自動化します。
• クラウド プラットフォームを通じてアクセス可能。
• 車両の使用量に応じてスケールします。
• ビデオ映像を素早く処理します。

短所:

• ビデオの品質と照明に依存します。
• 表面の損傷の可視性に限定されます。
• 正確さを得るにはトレーニングが必要です。
• レポートはインターネットに依存します。
• 微妙なダメージタイプを見逃す可能性があります。

連絡先：

• ウェブサイト: vaisala.com
• 会社: ヴァイサラ株式会社
• 住所: Vanha Nurmijärventie 21、01670 ヴァンター、フィンランド
• 電話: +358 9 89491
• X: x.com/vaisalagroup
• フェイスブック: facebook.com/Vaisala
• インスタグラム: instagram.com/vaisalagroup
• リンクトイン: linkedin.com/company/vaisala
• ユーチューブ: youtube.com/channel/UCScRatNnyyOhdushbQ01MwQ

10. トリンブル MX9

Trimble MX9 は、車両調査中にレーザー、カメラ、GNSS を使用して、ひび割れ、穴、表面摩耗などの道路の損傷を検出するモバイル マッピング システムです。高解像度の 3D データと画像をキャプチャし、ネットワーク全体の舗装状態を評価するために処理します。このツールは、運輸機関が詳細なインフラストラクチャ分析に使用します。

このシステムは高速道路の速度で動作し、正確な位置に関連付けられた地理空間データを収集します。被害状況の処理と視覚化には、Trimble Business Center などのソフトウェアが必要です。導入には、ハードウェアと訓練を受けた人員への多額の投資が必要です。

主なハイライト:

• 検出にはレーザー、カメラ、GNSS を使用します。
• ひび割れ、穴、摩耗を検出します。
• 3D データを高速でキャプチャします。
• 地理空間の被害マッピングを提供します。
• ネットワーク全体の評価に使用されます。

長所:

• 高解像度の3Dおよび画像データ。
• 道路を迅速かつ正確にカバーします。
• ダメージを正確な場所に結び付けます。
• 大規模な調査でも信頼できます。
• 分析のための詳細な出力。

短所:

• 高価なハードウェアとソフトウェアのコスト。
• 使用するには技術的な専門知識が必要です。
• 車両ベースの調査に限定されます。
• 処理時間は長くなる場合があります。
• コンポーネントのメンテナンスが必要です。

連絡先：

• ウェブサイト: trimble.com
• 住所: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, USA
• 電話: +1 (720) 887-6100
• X: x.com/TrimbleCorpNews
• フェイスブック: facebook.com/TrimbleCorporate
• リンクトイン: linkedin.com/company/trimble
• ユーチューブ: youtube.com/@TrimbleBuildings

11. フグロ ロードウェア ビジョン

Fugro Roadware Vision は、調査中にカメラとレーザーを使用して、ひび割れ、穴、路面劣化などの道路の損傷を検出する車載システムです。2D 画像と 3D プロファイルを収集し、処理して道路管理の舗装状態を評価します。このツールは、機関が体系的なインフラストラクチャ監視を行うために使用されています。

このシステムは運転速度で作動し、マッピングの目的で GPS 座標にリンクされたデータを取得します。独自のソフトウェアを使用して、調査結果を分析し、状態レポートを生成します。安定した動作には、センサーと車両の定期的なメンテナンスが必要です。

主なハイライト:

• 検出のためにカメラとレーザーを組み合わせます。
• ひび割れ、穴、劣化を検出します。
• 通常の運転速度でデータを収集します。
• 2D および 3D サーフェス データを提供します。
• ダメージを GPS 位置にリンクします。

長所:

• 広範囲の道路をカバーするのに効果的です。
• デュアル 2D および 3D 出力を提供します。
• 地理的な精度で被害をマップします。
• 体系的な調査に信頼性があります。
• 詳細な状態レポートが生成されました。

短所:

• 設備とメンテナンスのコストが高い。
• 表面レベルの検出に限定されます。
• 操作には訓練を受けた人員が必要です。
• データ処理により結果が遅れる場合があります。
• 車両依存性により使用が制限されます。

連絡先：

• ウェブサイト: fugro.com
• 住所: 13501 Katy Freeway, Suite 1050, Houston, TX 77079, USA
• 電話: +1 713 369 5600
• X: x.com/fugro
• フェイスブック: facebook.com/fugro
• インスタグラム: instagram.com/fugro
• リンクトイン: linkedin.com/company/fugro

12. GPR道路検査システム（GSSI）

GSSI が開発した GPR 道路検査システムは、車両に搭載された地中探査レーダー (GPR) を使用して、路面下の空洞、亀裂、舗装層の劣化などの道路の損傷を検出します。道路構造にレーダー波を送信し、反射を分析して表面からは見えない欠陥を特定します。このツールは、特に高速道路や重要なインフラストラクチャの道路の健全性を詳細に評価するためにエンジニアによって使用されています。

このシステムは中程度の速度でデータを収集し、舗装層全体の損傷の深さと範囲をマップする路面下プロファイルを作成します。レーダー信号を解釈し、GPS 座標に関連付けられた実用的なレポートを生成するには、専用のソフトウェアが必要です。詳細に焦点を当てているため、通常は広範な道路網ではなく特定の道路セクションに導入が計画されます。

主なハイライト:

• GPR を使用して地表下の損傷を検出します。
• 空隙、亀裂、層の問題を特定します。
• 中程度の車両速度でデータを収集します。
• 詳細な地下プロファイルを生成します。
• GPS 統合により被害をマップします。

長所:

• 隠れた構造上の欠陥を検出します。
• レイヤー固有の詳細なデータを提供します。
• 交通を妨げずに運行します。
• 重要なインフラストラクチャのチェックに役立ちます。
• 調査結果を正確な場所に結び付けます。

短所:

• GPR 機器と維持費が高額です。
• データ分析には専門知識が必要です。
• 調査速度が遅い場合に限られます。
• 表面解像度が低くなる可能性があります。
• 広範囲のネットワークスキャンには適していません。

連絡先：

• ウェブサイト: geophysical.com
• 住所: 40 Simon Street, Nashua, NH 03060-3075, USA
• 電話: 800-524-3011
• X: x.com/GSSI_GPR
• フェイスブック: facebook.com/GSSIGPR
• インスタグラム: instagram.com/gssi_gpr
• LinkedIn: linkedin.com/company/geophysical-survey-systems-inc
• ユーチューブ: youtube.com/user/GPRbyGSSI

13. RoboSense LiDAR 道路スキャナー

RoboSense LiDAR 道路スキャナーは、車両に搭載された LiDAR (光検出および測距) 技術を使用して、道路の穴、ひび割れ、表面の凹凸などの道路損傷を 3D で検出するシステムです。レーザー パルスを放射して距離を測定し、道路表面の高解像度の点群を作成し、処理して損傷を特定します。このツールは、交通機関や自律走行車開発者が正確な舗装監視に使用します。

このシステムは運転速度で動作し、損傷の寸法と場所を明らかにする詳細な 3D データを取得します。多くの場合、マッピングのために GPS と組み合わせられます。ポイント クラウドを使用可能なレポートに変換するソフトウェアが必要で、表面と表面近くの両方の状態に焦点を当てます。導入には高度なハードウェアが使用されるため、対象を絞った、または価値の高い道路評価に適しています。

主なハイライト:

• 3D 損傷検出に LiDAR を使用します。
• 穴、ひび割れ、凹凸を検出します。
• 標準の運転速度でデータを取得します。
• 高解像度のポイントクラウドを作成します。
• 正確な表面マッピングに焦点を当てます。

長所:

• 高精度の 3D 損傷データを提供します。
• さまざまな照明条件で動作します。
• LiDARで道路を効率的にカバーします。
• 詳細な空間測定を提供します。
• 自律走行車システムに役立ちます。

短所:

• 高価な LiDAR ハードウェアが必要です。
• データ処理は複雑になる場合があります。
• 車載用に限定されます。
• 地下深部の問題を見逃す可能性があります。
• 操作には技術的なスキルが必要です。

連絡先：

• ウェブサイト: robosense.ai
• 住所: 中国深圳市南山区桃園街六仙大道1213号中関紅華嶺工業南区2号9号館
• 電話: 0755-86325830
• メールアドレス: voice@robosense.ai
• ロボセンスLiDAR
• リンクトイン: linkedin.com/company/robosense-lidar
• ユーチューブ: youtube.com/@RoboSenseLiDAR

結論

道路損傷検出ツールは、道路状況を正確かつ効率的に監視できるようにすることで、インフラのメンテナンスに革命をもたらしました。ディープラーニング モデルやコンピューター ビジョン技術などの AI を活用したソリューションは、ひび割れ、穴、その他の路面欠陥を高い精度で特定できることが実証されています。さらに、ドローンによる検査や LiDAR 技術は高解像度の空間データを提供し、大規模な道路評価をより効果的にします。

道路損傷検出ツールの選択は、予算、必要な精度、既存のインフラストラクチャとの統合などの要因によって異なります。AI と IoT の継続的な進歩により、将来のソリューションはさらに自動化され、リアルタイムでコスト効率が高くなり、より安全で持続可能な道路ネットワークに貢献することが期待されます。

よくある質問