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

14. ペイブサイト

Pavesightは、日常的に利用されている都市車両に搭載されたAIユニットを中心にシステムを構築し、車両が通常のルートを走行する際に道路データを収集します。このプラットフォームは、点検員を徒歩で派遣する代わりに、走行中の車両からの継続的なスキャンによって、道路の穴、ひび割れ、凹凸を検出します。Pavesightを導入した自治体は、車両が通過するとすぐに地図上に問題箇所が表示されるため、メンテナンスチームの対応速度が向上します。このツールは、生の道路画像を測定値に変換し、チームが最初に修理すべき箇所を決定する際に活用することに重点を置いています。.

Pavesightは路面損傷の検出だけにとどまりません。このプラットフォームは、道路の穴の深さを視覚化し、路面全体の荒れ具合を評価することで、問題の存在だけでなく深刻度も把握できるよう支援します。また、道路標識とその位置も確認します。これは、苦情が発生するまで見落とされがちな詳細です。Pavesightは、手作業による報告を減らし、既に路上を走行している車両からの自動入力を増やしたいと考えている都市にとって、システムとして機能します。.

主なハイライト:

• 通常運転中に道路をスキャンする車載AIユニット。.
• 道路の穴の深さと大きさを視覚化します。.
• 寸法評価による亀裂検出。.
• 路面粗さレベルに連動した路面評価。.
• 道路標識の検出と位置の確認。.

長所:

• 個別の手動検査ラウンドの必要性を減らします。.
• 損傷検出と兆候監視を 1 つのシステムに統合します。.
• データは特別な調査旅行ではなく、通常の車両の移動から取得されます。.

短所:

• 都市では、定期的なレポートではなく継続的なデータにワークフローを適応させるのに時間が必要になる場合があります。.
• 車両へのハードウェアの取り付けには、開始時に追加の手順が追加されます。.

連絡先：

• ウェブサイト: pavesight.com
• メールアドレス: info@pavesight.com
• 住所: Campus Gräsvik 2、371 75 Karlskrona、スウェーデン
• 電話番号: +46 728 362 350

15. ビアリティクス

Vialyticは、車両が通常のルートを走行する際にカメラシステムが道路画像を撮影し、プラットフォームがデータを自動処理する仕組みを採用しています。画像には位置情報と時刻がタグ付けされるため、ひび割れ、補修箇所、穴などの問題が手動で記録されることなく記録されます。このツールは、複雑な調査機器の管理を避けたい公共事業チームに最適です。スタッフはファイルやレポートを操作せずに、Webシステムを開いて道路状況の地図を閲覧できます。.

Vialyticは路面損傷だけでなく、道路標識、排水溝、マーキングも検出し、作業員に状況をより広範囲に把握する情報を提供します。日々の作業のほとんどはWebダッシュボードで行われ、そこで問題が確認され、作業指示書が作成されます。このツールは、技術的な知識があまりない作業員でも、実用的で使いやすいように設計されています。.

主なハイライト:

• 通常運転中に道路画像を自動でキャプチャします。.
• 舗装の損傷の種類を AI で検出します。.
• 標識、排水溝、標示の資産認識。.
• 結果を確認するためのマップベースの Web ダッシュボード。.
• 同じシステムからの作業指示計画。.

長所:

• 特別な調査車両がなくても、通常の運転ルーチンに適合します。.
• 中央ダッシュボードには道路データが 1 か所に保存されます。.
• 損害追跡と資産の概要の両方に役立ちます。.

短所:

• 画像ベースのアプローチでは、十分な照明と明確な視界が必要になる場合があります。.
• チームは依然として、調査結果を手動で確認し、優先順位を付ける必要がります。.
• データを最新に保つために、一貫した運転範囲に依存します。.

連絡先：

• ウェブサイト: www.vialytics.com
• Eメール: info@vialytics.com
• フェイスブック: www.facebook.com/people/vialytics-Americas/100092295626389
• ツイッター: x.com/vialyticsusa
• リンクトイン: www.linkedin.com/showcase/vialytics-americas
• インスタグラム: www.instagram.com/vialytics_americas
• 電話: +1 (848) 244-8928

16. アイリス

Irisは自動道路パトロールに注力しており、車両に搭載されたAI搭載カメラシステムを活用しています。車両が道路を走行する際、このツールは道路状況や路面状況の様々な要素を記録します。プラットフォームは道路の穴やひび割れを検出するだけでなく、損傷または欠損した標識、街灯、路面標示も特定します。コンプライアンス管理を行う都市にとって、これらの資産の追跡は路面の損傷を監視するのと同じくらい重要です。.

Irisは、現場データを既存の保守システムと連携するダッシュボードに接続します。このプラットフォームには、画像の機密部分を隠蔽する自動プライバシー保護機能が搭載されており、公共機関が抱える一般的な懸念事項に対応しています。Irisは、情報を記録し、AIで処理した後、レビューのために提示し、その結果に基づいて作業指示を開始するというフローで動作します。このツールは、道路状況の問題と資産インベントリの両方を単一の環境で管理するエンドツーエンドのシステムとして機能します。.

主なハイライト:

• 自動道路パトロール用の AI 対応カメラ システム。.
• 道路の欠陥やさまざまな道路資産の検出。.
• 結果を視覚化し、アクションを管理するためのダッシュボード。.
• 既存の保守および作業指示システムとの統合。.
• プライバシー保護のための自動画像編集。.

長所:

• 舗装の問題と資産インベントリの両方を 1 つのプラットフォームでカバーします。.
• コンプライアンス重視の監視をサポートします。.
• フォローアップ作業のために運用システムに直接接続します。.

短所:

• カメラベースのシステムでは、慎重な配置とメンテナンスが必要になる場合があります。.
• 幅広い機能セットは、小規模なチームにとっては最初は複雑に感じられるかもしれません。.

連絡先：

• ウェブサイト: www.irisradgroup.com
• リンクトイン: www.linkedin.com/company/irisradgroupinc
• 電話番号: +1 905 519 1672

17. ロードメトリクス

RoadMetricsのプランはシンプルです。スマートフォンで道路の動画を録画し、システムに分析を任せるというものです。現場チームはスマートフォンを装着し、調査ルートを走行し、RoadMetricsアプリを使って動画をアップロードします。その後、プラットフォームが動画を処理し、自動的に道路状況レポートを作成します。このツールは、追加のハードウェアや複雑な設定を管理したくないチームに最適です。例えば、冬季点検後に簡単な点検を行う請負業者は、完全な点検プロセスを実施することなく、有用なデータを収集できます。.

RoadMetricsは、目に見える損傷を検出するだけではありません。このプラットフォームは、欠陥を段階別に分類し、道路区間を状態スケールに基づいて評価することで、メンテナンスの優先順位付けを支援します。ウェブプラットフォームでは、計画担当者は画像の確認、エリアの評価の検討、メンテナンス計画のためのデータのエクスポートが可能です。RoadMetricsは、問題箇所の写真記録だけでなく、予算策定や優先順位付けを支援するために整理された状態データを必要とするチーム向けに構築されています。.

主なハイライト:

• スマートフォンによるビデオデータ収集。.
• 道路の欠陥の自動分類。.
• 道路状況のセグメント評価システム。.
• レビューとエクスポートのための Web GIS プラットフォーム。.
• GPS にリンクされた高解像度の画像。.

長所:

• 専門の調査車両は必要ありません。.
• 構造化された評価は、作業の優先順位付けに役立ちます。.
• 状態チェックと資産追跡の両方に機能します。.

短所:

• ビデオの品質は、調査の記録方法によって異なります。.
• チームは引き続き運転調査を計画し、実行する必要があります。.
• 評価尺度の解釈を習得するには、ある程度の時間がかかります。.

連絡先：

• ウェブサイト: roadmetrics.ai
• メールアドレス: info@roadmetrics.ai
• フェイスブック: www.facebook.com/roadmetrics
• リンクトイン: www.linkedin.com/company/roadmetrics
• インスタグラム: www.instagram.com/roadmetrics.ai
• 住所: 128 City Road, London, EC1V 2NX
• 電話番号: +44 117 332 6385

18. ロードビジョン

RoadVisionは、コンピュータービジョンを活用した道路モニタリングに、道路画像上に直接問題点を示す拡張オーバーレイ機能を搭載しています。このプラットフォームは、道路の穴、ひび割れ、路面の摩耗を検出し、その結果を正確な位置情報にリンクさせます。視覚的なオーバーレイにより、ツールが何を特定しているかを理解しやすくなるため、技術に詳しくない関係者に結果を提示する際に役立ちます。会議では、欠陥リストよりも注釈付きのビジュアルの方が分かりやすいことがよくあります。.

RoadVisionは、検知と継続的なモニタリングを連携させ、定期点検時だけでなく、道路を観察する際に問題を特定することを目指しています。このプラットフォームは継続的な追跡をサポートし、データが定期的に保守計画に取り込まれる状況を想定して設計されています。RoadVisionは、バックオフィスでの分析だけでなく、視覚的な明瞭性とほぼリアルタイムの検知を重視するツールとして機能します。.

主なハイライト:

• 視覚オーバーレイを使用したコンピューター ビジョン検出。.
• ひび割れや穴をリアルタイムで識別します。.
• 検出された問題の GPS リンク マッピング。.
• ストリートレベルおよび航空スタイルの分析例。.

長所:

• 視覚的なオーバーレイにより、結果の説明が容易になります。.
• 1 回限りのチェックではなく継続的な監視をサポートします。.
• 検出結果をマッピングの場所に結び付けます。.

短所:

• 視覚処理に重点を置くかどうかは、カメラの状態によって左右される可能性があります。.
• システムの成熟度は、展開の設定によって異なる場合があります。.

連絡先：

• ウェブサイト: roadvision.org
• 電子メール: vittesh.ram.maganti@gmail.com
• 電話: (925) 860 8415

19. 道路資産

RoadAssetは、ドライブレコーダーのような映像を用いて、道路の損傷とインフラ資産の両方を一つのプロセスで記録できるように設計されています。チームは映像をアップロードし、地図上で走行ルートを確認し、AIを活用したタグ付けによって資産と欠陥を特定します。このプラットフォームは、標識、照明、路面標示といった要素に加え、ひび割れや穴といった舗装の問題も検出します。このツールは、資産インベントリと状態データをまとめて把握する必要があるコンサルタントや機関をサポートし、別々のシステムを切り替える必要性を軽減します。.

RoadAssetはまた、動画を単なる視覚的な記録ではなく、構造化されたデータに変換することにも注力しています。このプラットフォームは他のシステムへのエクスポートをサポートしており、調査がより広範なワークフローの一部である場合に便利です。ダッシュボードでは、マップ上のルートに沿って資産と欠陥が表示され、チームがカバレッジと調査結果を共同で確認するのに役立ちます。RoadAssetは、既に動画調査を利用しており、カスタムソリューションをゼロから構築することなく、より構造化された出力を求める組織に最適です。.

主なハイライト:

• ダッシュカムビデオからの AI 支援によるタグ付け。.
• 道路の欠陥と資産の両方を検出します。.
• マップベースのルートと資産の視覚化。.
• 今後使用するためのデータセットのエクスポート オプション。.

長所:

• 状態調査と資産インベントリを組み合わせます。.
• 特殊なスキャナーの代わりに標準ビデオで動作します。.
• 構造化されたデジタル記録を構築するのに役立ちます。.

短所:

• ルートに沿って一貫したビデオキャプチャが必要です。.
• タグの確認と検証にはまだ時間がかかる場合があります。.

連絡先：

• ウェブサイト: roadasset.co

20. サイクロメディア

Cyclomediaは、路上画像とLiDARデータを用いて道路状況を評価し、現場点検の必要性を軽減します。このプラットフォームの路面分析機能により、チームは路面データを用いて様々な損傷を検出・分類し、遠隔地から道路を評価できます。このツールは、結果を標準的な道路評価方法と整合させるため、公共事業の慣行に適合した出力結果を得ることができます。例えば、プラットフォームは一貫した形式でデータを取得するため、エンジニアは過去の舗装工事と最新の画像を比較することができます。.

Cyclomediaは、データ収集とAI処理の両方において、経年的な一貫性を重視しています。このプラットフォームは、各調査サイクルで同じ収集方法と分析プロセスを適用することで、道路の老朽化やメンテナンスへの反応を追跡するのに役立ちます。Cyclomediaは、個々の検査員の判断に頼るのではなく、標準化された評価アプローチを提供します。そのため、このツールは予算に関する議論や、どの道路に重点的に注意を払う必要があるかの優先順位付けに役立ちます。.

主なハイライト:

• LiDAR データと組み合わせたストリートレベルの画像。.
• AI ベースの舗装欠陥検出と分類。.
• 確立された舗装評価方法に沿った状態スコアリング。.
• 現場検査の代わりにオフィスでのレビュー。.

長所:

• 作業員が手動で検査ルートを歩いたり運転したりする必要性を軽減します。.
• 調査サイクル間で結果は一貫しています。.
• 視覚的なデータは、メンテナンスの優先順位を説明するのに役立ちます。.

短所:

• 継続的なライブ入力ではなく、定期的なデータキャプチャに依存します。.
• 大規模な画像データセットを扱う場合には、ワークフローの調整が必要になる場合があります。.

連絡先：

• ウェブサイト: www.cyclomedia.com
• 電子メール: info-us@cyclomedia.com
• フェイスブック: www.facebook.com/p/Cyclomedia-USA-100089896234999
• ツイッター: x.com/CycloMediaUS
• リンクトイン: www.linkedin.com/company/cyclomedia
• インスタグラム: www.instagram.com/cyclomedia_
• 住所: 8215 Greenway Blvd, Suite 300, Middleton, WI 53562
• 電話番号: +1 510 900 5142

21. 道路システム

ROAD SYSTEMは、一般的なスマートフォンを使ってデータ収集を行うシステムです。運転中や自転車走行中にスマートフォンを装着し、画像とセンサーデータを記録し、クラウド処理によって欠陥検出が行われます。このプラットフォームは、道路の穴やひび割れなどの路面の欠陥を特定し、正確な位置情報とともにマッピングします。このツールは、車両に追加のハードウェアを搭載したくない小規模な自治体や建設業者に適しています。.

ROAD SYSTEMは、アップロード後すぐにダッシュボードに結果を表示し、スタッフはマップ上の問題点を確認し、補修計画へと進めます。このプラットフォームは画像と位置情報を統合することで、後続作業のために不具合箇所を明確に特定します。このツールは、専用の測量機器ではなく、モバイルアプリやWebダッシュボードを使い慣れているチームにとって実用的です。.

主なハイライト:

• スマートフォンベースのデータキャプチャ。.
• 道路の穴やひび割れの種類を AI で検出します。.
• 場所にリンクされた欠陥を示すマップ ダッシュボード。.
• 画像とセンサーデータのクラウド処理。.
• 統合のための API オプション。.

長所:

• 専用の調査車両は必要ありません。.
• 道路や自転車レーンでの通常の移動中に使用できます。.
• 位置データは直接的な作業指示計画をサポートします。.

短所:

• 画像の品質と取り付け設定が結果に影響する可能性があります。.
• それでも、車や自転車でネットワークをカバーする人々に依存しています。.

連絡先：

• ウェブサイト: roadsystem.io

22. 流動性

Flowityは、多くの場合簡易カメラで撮影された動画を通して道路分析を行います。また、正式な調査だけでなく、様々なソースからの映像を活用できます。このプラットフォームは録画映像を処理し、ひび割れ、穴、その他の路面の不具合を検知するとともに、路面標示や標識も検出します。このツールは、日常的に撮影された道路映像を、GISやメンテナンスプラットフォームで利用可能な構造化された欠陥データに変換することに重点を置いています。これにより、自治体は新たな調査を実施する代わりに、既存の映像を再利用できます。.

Flowityには匿名化機能が搭載されており、処理済み画像では人物や車両が特定されません。これは公道データ収集において重要です。このプラットフォームは、検知結果を測定値とリンクさせ、修理の必要性を推定することで、資材計画やスケジュール作成をサポートします。Flowityは、単なる動画アーカイブというよりも、意思決定支援ツールとして機能します。.

主なハイライト:

• 録画された道路映像をAIで分析。.
• ひび割れ、穴、表面の摩耗の検出。.
• 標示、標識、道路幅のマッピング。.
• GIS および資産システム用にフォーマットされた出力。.
• プライバシーを重視したデータ処理。.

長所:

• 複雑な機器を使わずに標準ビデオで動作します。.
• 欠陥検出とより広範な道路インベントリの両方をサポートします。.
• 既存の映像ソースを再利用できます。.

短所:

• 結果の品質は、ビデオのキャプチャ方法によって異なります。.
• 出力の確認と解釈には依然としてスタッフの時間がかかります。.

連絡先：

• ウェブサイト: www.flowity.com
• メールアドレス: contact@flowity.com
• リンクトイン: www.linkedin.com/company/flowity
• 住所：Norrtullsgatan 2, 113 29 Stockholm
• 電話番号: +46 73 862 25 51

23. 検出

Detektは、モバイルマッピングデータとAIを活用し、画像や点群データから道路関連情報を見つけ出します。このツールは、調査車両で既に収集されたデータから、道路の損傷、標識、標示、路面の種類を特定します。調査チームを現場に送り返して再調査させる必要がなく、プラットフォーム上で画像を処理し、調査結果をGIS対応形式にマッピングします。Detektは、既にモバイルマッピングデータを収集しており、その価値を高めたいと考えている道路当局に最適です。.

Detektは検出後のワークフローもサポートしています。プラットフォームはビューアを通じて結果をホスト・共有し、エクスポート機能は標準的なGISツールと連携します。複数の画像からの検出結果を統合することで、同じオブジェクトを複数回確認できるため、エラーの削減に役立ちます。Detektは、単なる注釈付き画像ではなく、構造化された信頼性の高い出力を必要とする大規模なマッピングデータセットを扱うチームに最適です。.

主なハイライト:

• 画像、ポイント クラウド、地理参照入力を操作します。.
• シェープファイルや GeoJSON などの GIS 対応出力。.
• 検出結果を共有および確認するためのビューア。.
• 画像全体にわたる繰り返し検出の融合。.

長所:

• 既存のモバイル マッピング調査を活用します。.
• 道路状況と資産情報の両方をカバーします。.
• 結果は標準の GIS ワークフローに適合します。.

短所:

• ソース マッピング データの品質と範囲によって異なります。.
• 大規模なデータセットを処理するには、技術的な設定が必要になる場合があります。.

連絡先：

• ウェブサイト: www.detekt.it
• Eメール: hello@detekt.it
• リンクトイン: www.linkedin.com/company/getdetekt
• 住所: Wollzeile 24/14 1010 ウィーン オーストリア
• 電話: +43 (1) 424 0039

24. エンジンAI

Engin.AIは、様々な種類の画像や動画に対応するAIモデルを用いて、舗装状態を評価するために設計されています。このプラットフォームは、道路画像を分析して路面の劣化を検出し、その結果を既存の舗装状態フレームワークと整合させ、一般的なエンジニアリング報告方法をサポートします。このツールには、フラグ付けされた検出結果をレビューできる品質管理レイヤーが含まれているため、ユーザーは完全に自動化された出力に限定されることはありません。.

Engin.AIは柔軟なデータ入力をサポートし、様々なカメラからの映像を処理できるモデルを備えているため、既存のキャプチャ環境をそのまま利用できます。プラットフォームは結果をレポートとして提供し、位置データが利用可能な場合は地図上に表示します。Engin.AIは、全く新しいプロセスを必要とすることなく、既存のエンジニアリングワークフローに適合します。.

主なハイライト:

• AI ベースの舗装損傷検出。.
• さまざまなカメラアングルとファイルタイプで動作します。.
• 検出を確認するための品質管理インターフェース。.
• セクション レベルの条件の詳細を含むレポートを出力します。.

長所:

• さまざまな画像やビデオソースに適応します。.
• AI の結果と併せて人間によるレビューが可能になります。.
• 一般的な舗装状態測定方法に準拠します。.

短所:

• 大規模なプロジェクトでは、レビュー手順に依然として時間がかかることがあります。.
• スムーズに動作するには、整理された画像とメタデータが必要です。.

連絡先：

• ウェブサイト: www.engin.ai
• リンクトイン: www.linkedin.com/company/engin-ai

25. アシモブ

アシモブ社は、自社のアプローチを「自律型道路点検車」と表現していますが、実際には既に道路を走行している車両がデータ収集装置としても機能します。車両が走行すると、搭載技術が標識、路面標示、バリア、舗装の状態を記録します。このプラットフォームは、視認性や路面摩耗が危険をもたらす可能性のある箇所など、安全に関わる側面も考慮します。個別の点検走行を希望しない地域では、このツールを日常的な車両運用に組み込むことができます。.

Asimobは、地図上の点をマークするだけでなく、フラグが付けられた問題を動画にリンクします。このプラットフォームにより、管理者はテキストによる説明に頼ることなく、実際の場所を視覚的に確認できます。また、作業区域や標識の整合性もチェックできるため、ひび割れや穴の検出だけにとどまりません。Asimobは、複数のシステムにタスクを分散させることなく、メンテナンスと道路安全の両方を管理するチームに適した、幅広いプラットフォームとして機能します。.

主なハイライト:

• 車両ベースの自動道路および資産検査。.
• 舗装の損傷、標識、障壁の検出。.
• 作業区域と標識の一貫性を監視します。.
• 検出された問題にリンクされたビデオ アクセス。.

長所:

• すでにネットワークを移動している車両を使用します。.
• 表面の欠陥だけでなく、安全関連のチェックもカバーします。.
• 長期にわたる繰り返し検査をサポートします。.

短所:

• カバー範囲は、装備された車両の走行場所によって異なります。.
• 範囲が広いため、異なる部門間の調整が必要になる場合があります。.

連絡先：

• ウェブサイト: asimob.es
• Eメール: info@asimob.es
• ツイッター: x.com/asimob_services
• リンクトイン: www.linkedin.com/company/asimob

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