Beste hulpmiddelen voor het detecteren van schade aan wegen voor efficiënt onderhoud

Effectieve detectie van wegschade is essentieel voor het onderhouden van veilige en duurzame infrastructuur. Moderne tools gebruiken AI, LiDAR, infraroodsensoren en hoge-resolutiebeelden om scheuren, kuilen en oppervlaktevervormingen met hoge precisie te identificeren.

1. FlyPix AI  

Bij FlyPix AI transformeren we de manier waarop weginfrastructuur wordt gemonitord en onderhouden met behulp van kunstmatige intelligentie. Ons platform is gespecialiseerd in het analyseren van satellietbeelden, dronegegevens en LiDAR om nauwkeurige, bruikbare inzichten te leveren voor het detecteren en beoordelen van schade aan wegen. Van scheuren en gaten tot structurele slijtage, FlyPix AI maakt efficiënte monitoring mogelijk en zorgt voor veiligere en betrouwbaardere transportnetwerken.

Ons no-codeplatform is ontworpen om complexe georuimtelijke analyses te vereenvoudigen en stelt gebruikers in staat om moeiteloos wegdefecten te detecteren, verslechtering in de loop van de tijd te volgen en gebieden met een hoog risico te identificeren zonder dat er technische expertise nodig is. Dit leidt tot snellere besluitvorming, proactief onderhoud en geoptimaliseerd infrastructuurbeheer.

FlyPix AI is aanpasbaar en schaalbaar, waardoor het een ideale oplossing is voor verschillende toepassingen, waaronder snelwegonderhoud, gemeentelijke weginspecties en grootschalige transportprojecten. Door naadloos te integreren met bestaande GIS-systemen, verbetert FlyPix AI workflows zonder verstoring, en biedt het nauwkeurige objectdetectie en realtime tracking voor verbeterde verkeersveiligheid.

<!--Our competences--> Belangrijkste kenmerken

• AI-aangedreven analyses: Geavanceerde AI-algoritmen analyseren georuimtelijke gegevens om wegschade met grote precisie te detecteren en classificeren.
• Interface zonder code: Ons gebruiksvriendelijke platform vereist geen programmeerkennis, waardoor het toegankelijk is voor een breed scala aan gebruikers.
• Compatibiliteit met gegevens uit meerdere bronnen: FlyPix AI ondersteunt verschillende gegevensformaten, waaronder satellietbeelden, dronebeelden en LiDAR-scans.
• Schaalbaarheid: Geschikt voor zowel kleinschalige stedelijke wegmonitoring als grootschalige landelijke infrastructuurprojecten.

Diensten

• Geautomatiseerde detectie en lokalisatie van schade aan de weg (bijv. kuilen, scheuren, erosie)
• Detectie van veranderingen en anomalieën in wegoppervlakken in de loop van de tijd
• Voorspellende analyses voor slijtage en achteruitgang van infrastructuur
• Ontwikkeling van een aangepast AI-model voor specifieke behoeften op het gebied van wegmonitoring
• Heatmap-generatie voor het visualiseren van schadegevoelige gebieden

Contactgegevens:

• Website: vliegpix.ai 
• Adres: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Duitsland
• E-mail: info@flypix.ai 
• Telefoonnummer: +49 6151 2776497
• LinkedIn: linkedin.com/company/flypix-ai 

2. RoadBotics

RoadBotics is een systeem dat smartphonecamera's gebruikt die op voertuigen zijn gemonteerd om beelden van de weg vast te leggen, die met AI worden geanalyseerd om schade zoals scheuren en kuilen te detecteren. De beelden worden verwerkt om de staat van het wegdek te beoordelen en gegevens te verstrekken over het type en de ernst van de schade. Het is ontworpen voor gemeenten of wegbeheerders om wegennetwerken efficiënt te monitoren.

De tool uploadt afbeeldingen naar een cloudplatform, waar machine learning-algoritmen conditiekaarten en rapporten genereren. Het richt zich op schade op oppervlakteniveau die zichtbaar is in 2D-afbeeldingen, die doorgaans worden verzameld tijdens reguliere voertuigpatrouilles. De gegevens helpen bij het prioriteren van onderhoudstaken op basis van gedetecteerde wegproblemen.

Hoofdzaken:

• Maakt gebruik van smartphonecamera's voor het maken van wegbeelden.
• Past AI toe om scheuren en gaten te identificeren.
• Genereert conditiekaarten van geüploade gegevens.
• Detecteert oppervlakteschade in realtime.
• Ontworpen voor grootschalige monitoring van wegennetwerken.

Voordelen:

• Maakt gebruik van gangbare apparaten zoals smartphones.
• Vermindert de behoefte aan gespecialiseerde hardware.
• Biedt visuele kaarten voor eenvoudige interpretatie.
• Geschikt voor uitgebreide wegennetwerken.
• Levert gegevens snel via cloudverwerking.

Nadelen:

• Beperkt tot detectie van oppervlakteschade.
• Afhankelijk van de beeldkwaliteit en de belichting.
• Internet is vereist voor cloudanalyse.
• Ondergrondse structurele problemen kunnen gemist worden.
• Regelmatige voertuigpatrouilles zijn nodig om gegevens te verzamelen.

Contactgegevens:

• Website: michelin.com
• Adres: Michelin Noord-Amerika hoofdkantoor, 1 Parkway S, Greenville, SC 29615, VS
• E-mailadres: info-mmi@michelin.com
• Facebook: facebook.com/MichelinUSA
• LinkedIn: linkedin.com/showcase/michelin-mobility-intelligence
• YouTube: youtube.com/@MichelinGlobal

3. Pavemetrics LCMS-2

Pavemetrics LCMS-2 is een lasergebaseerd systeem dat wegoppervlakken in 3D scant om schade zoals scheuren, kuilen en sporen te detecteren. Het maakt gebruik van lasersensoren met hoge resolutie die op voertuigen zijn gemonteerd om de oppervlaktegeometrie te meten en onregelmatigheden te identificeren. De tool wordt vaak gebruikt voor gedetailleerde beoordelingen van verhardingen door ingenieursbureaus of snelwegagentschappen.

Het systeem legt gegevens vast met hoge snelheden, waardoor lange weggedeelten kunnen worden gedekt zonder het verkeer te verstoren. Het biedt nauwkeurige metingen van de diepte en breedte van de schade, opgeslagen als 3D-profielen voor analyse. De verzamelde gegevens kunnen worden geïntegreerd met GIS-systemen voor het in kaart brengen en plannen van reparaties.

Hoofdzaken:

• Maakt gebruik van laserscanning voor 3D-oppervlaktegegevens.
• Detecteert scheuren, gaten en sporen.
• Legt gegevens vast bij hoge voertuigsnelheden.
• Meet nauwkeurig de diepte en breedte van de schade.
• Integreert met GIS voor kaartdoeleinden.

Voordelen:

• Biedt gedetailleerde 3D-wegoppervlakprofielen.
• Werkt efficiënt over grote afstanden.
• Geeft nauwkeurige schademetingen.
• Onafhankelijk van lichtomstandigheden.
• Ondersteunt integratie met kaarthulpmiddelen.

Nadelen:

• Vereist dure laserapparatuur.
• Beperkt tot inzet in voertuigen.
• Hoge initiële installatie- en onderhoudskosten.
• Gegevensverwerking kan tijdrovend zijn.
• Niet geschikt voor kleinschalige inspecties.

Contactgegevens:

• Website: pavemetrics.com 
• Adres: 3425 rue Pierre-Ardouin, Quebec (Quebec), Canada, G1P 0B3
• Telefoon: +1 418 210 3629
• LinkedIn: linkedin.com/company/pavemetrics-systems-inc- 
• YouTube: youtube.com/@RoboSenseLiDAR

4. YOLOv5 (variant voor wegschade)

YOLOv5, aangepast voor het detecteren van wegschade, is een open-source objectdetectiemodel dat deep learning gebruikt om wegproblemen zoals kuilen en scheuren in afbeeldingen te identificeren. Het verwerkt realtime of vooraf opgenomen beelden van camera's, vaak gemonteerd op voertuigen of drones, om schade te labelen met bounding boxes. Het systeem is aanpasbaar en wordt veel gebruikt in onderzoek of door techontwikkelaars voor geautomatiseerde wegbewaking.

Het model is gebaseerd op convolutionele neurale netwerken die zijn getraind op datasets zoals RDD2022, die geannoteerde beelden van wegschade bevatten. Het werkt snel en analyseert frames om meerdere soorten schade tegelijkertijd te detecteren. Gebruikers hebben technische vaardigheden nodig om het te trainen en te implementeren op specifieke hardware of platforms.

Hoofdzaken:

• Maakt gebruik van deep learning voor schadedetectie.
• Identificeert kuilen en scheuren in afbeeldingen.
• Verwerkt gegevens in realtime of offline.
• Etiketten met omkaderde kaders raken beschadigd.
• Aanpasbaar voor specifieke datasets.

Voordelen:

• Detecteert meerdere soorten schade tegelijk.
• Snelle verwerking voor realtime gebruik.
• Open source en breed aanpasbaar.
• Werkt met verschillende camera-ingangen.
• Schalen met verbeteringen in trainingsgegevens.

Nadelen:

• Voor de implementatie is technische expertise vereist.
• Afhankelijk van kwalitatieve trainingsdatasets.
• Beperkt door de resolutie en hoek van de camera.
• Kan subtiele of ondergrondse schade missen.
• Er is hardware nodig voor implementatie.

Contactgegevens:

• Website: ultralytics.com
• Adres: 5001 Judicial Way, Frederick, MD 21703, VS
• E-mailadres: hello@ultralytics.com
• X: x.com/ultralytics
• LinkedIn: linkedin.com/company/ultralytics
• YouTube: youtube.com/ultralytics
• GitHub: github.com/ultralytics/yolov5

5. ARRB Hawkeye 2000

ARRB Hawkeye 2000 is een op een voertuig gemonteerd systeem dat lasers en camera's gebruikt om schade aan de weg te detecteren, waaronder scheuren, kuilen en verslechtering van het wegdek. Het verzamelt gegevens tijdens hogesnelheidsmetingen en meet de toestand van het wegdek met een combinatie van 2D-beeldvorming en 3D-profilering. De tool wordt door wegbeheerders gebruikt voor beoordelingen van het hele netwerk.

Het systeem registreert gegevens in realtime, die later worden verwerkt om rapporten te genereren over de gezondheid van de weg en reparatiebehoeften. Het omvat software voor het visualiseren van schade en integratie met asset management systemen. Kalibratie en onderhoud zijn noodzakelijk om consistente nauwkeurigheid te garanderen in alle onderzoeken.

Hoofdzaken:

• Combineert lasers en camera's voor detectie.
• Meet scheuren en gaten in de weg tijdens metingen.
• Verzamelt gegevens bij hoge rijsnelheden.
• Biedt 2D-afbeeldingen en 3D-profielen.
• Wordt gebruikt voor de analyse van grote wegennetwerken.

Voordelen:

• Bestrijkt wegen snel en met minimale verstoring.
• Biedt zowel 2D- als 3D-gegevensuitvoer.
• Integreert met beheersoftware.
• Betrouwbaar voor grootschalige beoordelingen.
• Registreert gedetailleerde oppervlaktecondities.

Nadelen:

• Dure apparatuur- en installatiekosten.
• Voor gebruik zijn getrainde operators nodig.
• Alleen toegankelijke wegen voor voertuigen.
• Gegevensverwerking kan vertraging in het verkrijgen van resultaten veroorzaken.
• Onderhoud nodig voor lasercomponenten.

Contactgegevens:

• Website: arrbsystems.com
• Adres: 31 Hyllie Stationstorg 215 32, Malmö
• Telefoon: +46 701 606 025
• E-mailadres: europe@arrbsystems.com
• YouTube: youtube.com/@arrbgroup
• LinkedIn: linkedin.com/company/arrbsystems
• YouTube: youtube.com/@arrbsystems7879
• X: x.com/ArrbSystems
• Facebook: .facebook.com/arrbsystems
• Instagram: instagram.com/arrbsystems

6. RoadScanner (IDS GeoRadar)

RoadScanner, van IDS GeoRadar, is een grondpenetrerend radarsysteem (GPR) dat wegschade detecteert, inclusief ondergrondse defecten zoals holtes of delaminatie, evenals oppervlaktescheuren. Het gebruikt radargolven om door verhardingslagen heen te dringen en verzamelt gegevens van voertuigen die met normale snelheid rijden. De tool wordt gebruikt voor structurele beoordelingen door ingenieurs of infrastructuurbeheerders.

Het systeem genereert ondergrondse beelden en oppervlakteconditiegegevens, die worden geanalyseerd om schade te identificeren die niet met het blote oog zichtbaar is. Er is gespecialiseerde software nodig om radarreflecties en kaartbevindingen te interpreteren. De implementatie vindt doorgaans plaats op snelwegen of stedelijke wegen met aanzienlijke verkeersbelastingen.

Hoofdzaken:

• Maakt gebruik van GPR om schade aan de ondergrond te detecteren.
• Identificeert scheuren en holtes in het wegdek.
• Verzamelt gegevens bij normale rijsnelheden.
• Genereert afbeeldingen van weglagen.
• Richt zich op structurele gezondheidsanalyse.

Voordelen:

• Detecteert verborgen problemen onder het oppervlak.
• Werkt zonder verkeershinder.
• Biedt gedetailleerde gegevens over de verhardingslagen.
• Handig voor controles op structurele integriteit.
• Bestrijkt lange weggedeelten efficiënt.

Nadelen:

• Hoge kosten voor radarapparatuur.
• Vereist expertise om gegevens te analyseren.
• Beperkt tot schade die met radar kan worden gedetecteerd.
• De oppervlakteresolutie kan lager zijn.
• Het instellen en kalibreren kost tijd.

Contactgegevens:

• Website: idsgeoradar.com
• Adres: Via Augusto Righi, 6, 6A, 8, Loc. Ospedaletto – Pisa, Italië – 56121
• Telefoon: +39 050 098 9300
• X: x.com/IDS_GeoRadar
• LinkedIn: linkedin.com/company/ids-georadar
• YouTube: youtube.com/@IDSGeoRadar

7. Dynatest wegoppervlakprofiler (RSP)

Dynatest RSP is een lasergebaseerde profiler die op voertuigen is gemonteerd om schade aan de weg te detecteren, zoals sporen, scheuren en ruwheid door de oppervlaktehoogte te meten. Het verzamelt continue gegevens over de lengte van de weg en biedt profielen die worden gebruikt om de staat van het wegdek te beoordelen. De tool wordt vaak gebruikt door snelwegagentschappen voor onderhoudsplanning.

Het systeem gebruikt meerdere lasersensoren om oppervlaktegegevens met hoge resolutie vast te leggen met verschillende snelheden. Het produceert rapporten over de ernst van de schade en locaties, vaak gecombineerd met GPS voor het in kaart brengen. Regelmatige kalibratie is nodig om de meetnauwkeurigheid in de loop van de tijd te behouden.

Hoofdzaken:

• Meet de oppervlaktehoogte met lasers.
• Detecteert spoorvorming, scheuren en ruwheid.
• Verzamelt voortdurend gegevens over wegen.
• Biedt profielen voor conditieanalyse.
• Kan worden gekoppeld aan GPS voor locatiebepaling.

Voordelen:

• Biedt nauwkeurige oppervlaktemetingen.
• Werkt op hoge snelheid voor efficiëntie.
• Brengt schade in kaart met geografische gegevens.
• Betrouwbaar voor wegdekprofilering.
• Bestrijkt uitgebreide wegennetwerken.

Nadelen:

• Beperkt tot detectie op oppervlakteniveau.
• Dure apparatuur en duur onderhoud.
• Voor gebruik is montage op het voertuig vereist.
• Voor het interpreteren van gegevens zijn vaardigheden nodig.
• Kalibratie kan frequent plaatsvinden.

Contactgegevens:

• Website: dynatest.com
• Telefoon: +45 70 25 33 55
• E-mailadres: info@dynatest.com
• Facebook: facebook.com/Dynatest.PavementEngineering
• LinkedIn: linkedin.com/company/dynatest
• YouTube: youtube.com/c/Dynatestas

8. Straatscan

StreetScan is een systeem dat gebruikmaakt van op voertuigen gemonteerde camera's en sensoren om schade aan de weg, zoals scheuren, kuilen en slijtage van het wegdek, in stedelijke netwerken te detecteren. Het legt 2D-beelden en wat 3D-gegevens vast, verwerkt met AI om problemen met het wegdek te identificeren en classificeren. De tool is ontworpen voor steden om straten systematisch te monitoren.

Gegevens worden geüpload naar een cloudplatform, waar ze worden geanalyseerd om conditiebeoordelingen en reparatieaanbevelingen te produceren. Het systeem werkt tijdens reguliere patrouilles en vereist minimale installatie, afgezien van het monteren van apparatuur. Het richt zich op zichtbare schade, waardoor het praktisch is voor routinematige inspecties.

Hoofdzaken:

• Maakt gebruik van camera's en sensoren voor detectie.
• Identificeert scheuren, gaten en slijtage.
• Verwerkt gegevens met AI in de cloud.
• Ontworpen voor bewaking van stedelijke straten.
• Legt zowel 2D- als beperkte 3D-gegevens vast.

Voordelen:

• Eenvoudige installatie met voertuigbevestigingen.
• Biedt geautomatiseerde conditiebeoordelingen.
• Weegschalen voor gebruik in de hele stad.
• Maakt gebruik van AI voor snelle analyses.
• Toegankelijk via cloudplatform.

Nadelen:

• Beperkt tot zichtbare oppervlakteschade.
• Afhankelijk van internetverbinding.
• Kan problemen onder het oppervlak missen.
• De beeldkwaliteit heeft invloed op de nauwkeurigheid.
•  Regelmatige patrouilles zijn vereist voor updates.

Contactgegevens:

• Website: streetscan.com
• Adres: 605 Salem Street, Wakefield, MA 01880, VS
• Telefoon: (844) 787-7226
• E-mailadres: info@streetscan.com
• X: x.com/StreetScanInc
• Facebook: facebook.com/ScanStreet
• LinkedIn: linkedin.com/company/streetscan

9. RoadAI (Vaisala)

RoadAI, ook van Vaisala, is een AI-gestuurd systeem dat videobeelden van voertuigcamera's analyseert om schade aan de weg te detecteren, waaronder kuilen, scheuren en slijtage van het wegdek. Het verwerkt realtime of opgenomen gegevens en identificeert problemen met machine learning-algoritmen. De tool is bedoeld voor wegbeheerders voor geautomatiseerde conditiebewaking.

Het systeem gebruikt standaardcamera's, vaak gemonteerd op wagenparkvoertuigen, om beelden te verzamelen tijdens reguliere werkzaamheden. Het biedt rapporten over schadelocaties en -typen, toegankelijk via een cloudinterface. Kalibratie- en trainingsgegevens zijn essentieel voor het behouden van de detectienauwkeurigheid.

Hoofdzaken:

• Analyseert video met AI voor schadedetectie.
• Identificeert kuilen, scheuren en slijtage.
• Maakt gebruik van standaard op voertuigen gemonteerde camera's.
• Verwerkt gegevens in realtime of later.
• Biedt cloudgebaseerde schaderapporten.

Voordelen:

• Maakt gebruik van bestaande camera's, wat kosten bespaart.
• Automatiseert detectie met AI.
• Toegankelijk via cloudplatforms.
• Schalen met gebruik van wagenparkvoertuigen.
• Snelle verwerking van videobeelden.

Nadelen:

• Is afhankelijk van videokwaliteit en belichting.
• Beperkt tot zichtbaarheid van oppervlakteschade.
• Vereist training voor nauwkeurigheid.
• Afhankelijk van internet voor rapporten.
• Kan subtiele schadetypen missen.

Contactgegevens:

• Website: vaisala.com
• Bedrijf: Vaisala Oyj
• Adres: Vanha Nurmijärventie 21, 01670 Vantaa, Finland
• Telefoon: +358 9 89491
• X: x.com/vaisalagroup
• Facebook: facebook.com/Vaisala
• Instagram: instagram.com/vaisalagroup
• LinkedIn: linkedin.com/company/vaisala
• YouTube: youtube.com/channel/UCScRatNnyyOhdushbQ01MwQ

10. Trimble MX9

Trimble MX9 is een mobiel kaartsysteem dat lasers, camera's en GNSS gebruikt om schade aan de weg te detecteren, waaronder scheuren, kuilen en slijtage van het wegdek, tijdens voertuigonderzoeken. Het legt 3D-gegevens en -beelden met hoge resolutie vast, verwerkt om de toestand van het wegdek in netwerken te beoordelen. De tool wordt door transportbureaus gebruikt voor gedetailleerde infrastructuuranalyses.

Het systeem werkt op snelwegsnelheden en verzamelt georuimtelijke gegevens die gekoppeld zijn aan precieze locaties. Het vereist software zoals Trimble Business Center voor het verwerken en visualiseren van schadebevindingen. Implementatie vereist aanzienlijke investeringen in hardware en getraind personeel.

Hoofdzaken:

• Maakt gebruik van lasers, camera's en GNSS voor detectie.
• Detecteert scheuren, gaten en slijtage.
• Legt 3D-gegevens vast met hoge snelheid.
• Biedt georuimtelijke schadekaarten.
• Wordt gebruikt voor netwerkbrede beoordelingen.

Voordelen:

• Hoge-resolutie 3D- en beeldgegevens.
• Bestrijkt wegen snel en nauwkeurig.
• Koppelt schade aan exacte locaties.
• Betrouwbaar voor grootschalige onderzoeken.
• Gedetailleerde uitvoer voor analyse.

Nadelen:

• Dure hardware- en softwarekosten.
• Vereist technische expertise om te gebruiken.
• Beperkt tot voertuiggebaseerde onderzoeken.
• De verwerkingstijd kan lang zijn.
• Onderhoud nodig voor componenten.

Contactgegevens:

• Website: trimble.com
• Adres: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, VS
• Telefoon: +1 (720) 887-6100
• X: x.com/TrimbleCorpNieuws
• Facebook: facebook.com/TrimbleCorporate
• LinkedIn: linkedin.com/company/trimble
• YouTube: youtube.com/@TrimbleBuildings

11. Fugro Roadware Visie

Fugro Roadware Vision is een op een voertuig gemonteerd systeem dat camera's en lasers gebruikt om schade aan de weg te detecteren, zoals scheuren, kuilen en verslechtering van het wegdek, tijdens onderzoeken. Het verzamelt 2D-beelden en 3D-profielen, verwerkt om de toestand van het wegdek te evalueren voor wegbeheer. De tool wordt door instanties gebruikt voor systematische infrastructuurbewaking.

Het systeem werkt op rijsnelheden en verzamelt gegevens die gekoppeld zijn aan GPS-coördinaten voor kaartdoeleinden. Het vertrouwt op bedrijfseigen software om bevindingen te analyseren en conditierapporten te genereren. Regelmatig onderhoud van sensoren en voertuigen is noodzakelijk voor consistente werking.

Hoofdzaken:

• Combineert camera's en lasers voor detectie.
• Detecteert scheuren, gaten en slijtage.
• Verzamelt gegevens bij normale rijsnelheden.
• Biedt 2D- en 3D-oppervlaktegegevens.
• Koppelt schade aan GPS-locaties.

Voordelen:

• Efficiënt voor een breed wegdek.
• Biedt zowel 2D- als 3D-uitvoer.
• Brengt schade met geografische precisie in kaart.
• Betrouwbaar voor systematische onderzoeken.
• Er worden gedetailleerde conditierapporten gegenereerd.

Nadelen:

• Hoge kosten voor apparatuur en onderhoud.
• Beperkt tot detectie op oppervlakteniveau.
• Vereist getraind personeel voor de bediening.
• Gegevensverwerking kan vertraging in het verkrijgen van resultaten veroorzaken.
• Afhankelijkheid van het voertuig beperkt het gebruik.

Contactgegevens:

• Website: fugro.com
• Adres: 13501 Katy Freeway, Suite 1050, Houston, TX 77079, VS
• Telefoon: +1 713 369 5600
• X: x.com/fugro
• Facebook: facebook.com/fugro
• Instagram: instagram.com/fugro
• LinkedIn: linkedin.com/company/fugro

12. GPR-weginspectiesysteem (GSSI)

Het GPR Road Inspection System, ontwikkeld door GSSI, maakt gebruik van grondpenetrerende radar (GPR) die op voertuigen is gemonteerd om schade aan de weg te detecteren, waaronder ondergrondse holtes, scheuren en verslechtering van de wegdeklaag. Het stuurt radargolven naar de wegstructuur en analyseert reflecties om defecten te identificeren die niet zichtbaar zijn op het oppervlak. Deze tool wordt door ingenieurs gebruikt voor diepgaande beoordelingen van de integriteit van de weg, met name op snelwegen of kritieke infrastructuur.

Het systeem verzamelt gegevens met gematigde snelheden en produceert ondergrondse profielen die de diepte en omvang van de schade over de verschillende lagen van het wegdek in kaart brengen. Er is gespecialiseerde software nodig om radarsignalen te interpreteren en bruikbare rapporten te genereren die gekoppeld zijn aan GPS-coördinaten. De implementatie wordt doorgaans gepland voor specifieke weggedeelten in plaats van brede netwerken vanwege de gedetailleerde focus.

Hoofdzaken:

• Maakt gebruik van GPR om schade aan de ondergrond te detecteren.
• Identificeert holtes, scheuren en laagproblemen.
• Verzamelt gegevens bij gematigde voertuigsnelheden.
• Produceert gedetailleerde ondergrondprofielen.
• Schadekaarten met GPS-integratie.

Voordelen:

• Ontdekt verborgen structurele gebreken.
• Biedt gedetailleerde laagspecifieke gegevens.
• Werkt zonder het verkeer te hinderen.
• Handig voor controles van kritieke infrastructuur.
• Koppelt bevindingen aan precieze locaties.

Nadelen:

• Hoge kosten voor GPR-apparatuur en onderhoud.
• Vereist expertise voor data-analyse.
• Beperkt tot lagere onderzoekssnelheden.
• De oppervlakteresolutie kan lager zijn.
• Niet geschikt voor brede netwerkscans.

Contactgegevens:

• Website: geophysical.com
• Adres: 40 Simon Street, Nashua, NH 03060-3075, VS
• Telefoon: 800-524-3011
• X: x.com/GSSI_GPR
• Facebook: facebook.com/GSSIGPR
• Instagram: instagram.com/gssi_gpr
• LinkedIn: linkedin.com/company/geophysical-survey-systems-inc
• YouTube: youtube.com/user/GPRbyGSSI

13. RoboSense LiDAR-wegscanner

RoboSense LiDAR Road Scanner is een systeem dat gebruikmaakt van LiDAR (Light Detection and Ranging) technologie die op voertuigen is gemonteerd om schade aan de weg, zoals kuilen, scheuren en onregelmatigheden in het wegdek, in 3D te detecteren. Het zendt laserpulsen uit om afstanden te meten en hoge-resolutie puntenwolken van wegdekken te creëren, die worden verwerkt om schade te identificeren. De tool wordt gebruikt door transportbureaus of ontwikkelaars van autonome voertuigen voor nauwkeurige bestratingsbewaking.

Het systeem werkt op rijsnelheden en legt gedetailleerde 3D-gegevens vast die de afmetingen en locaties van de schade onthullen, vaak gecombineerd met GPS voor het in kaart brengen. Het vereist software om puntenwolken om te zetten in bruikbare rapporten, waarbij de nadruk ligt op zowel oppervlakte- als nabije oppervlaktecondities. Implementatie vereist geavanceerde hardware, waardoor het geschikt is voor gerichte of waardevolle wegbeoordelingen.

Hoofdzaken:

• Maakt gebruik van LiDAR voor 3D-schadedetectie.
• Detecteert kuilen, scheuren en onregelmatigheden.
• Verzamelt gegevens bij standaard rijsnelheden.
• Creëert puntenwolken met een hoge resolutie.
• Gericht op nauwkeurige oppervlaktekartering.

Voordelen:

• Biedt zeer nauwkeurige 3D-schadegegevens.
• Werkt onder verschillende lichtomstandigheden.
• Bestrijk wegen efficiënt met LiDAR.
• Biedt gedetailleerde ruimtelijke metingen.
• Nuttig voor autonome voertuigsystemen.

Nadelen:

• Dure LiDAR-hardware vereist.
• Gegevensverwerking kan complex zijn.
• Beperkt tot gebruik op voertuigen.
• Kan problemen met de diepe ondergrond missen.
• Voor de bediening zijn technische vaardigheden vereist.

Contactgegevens:

• Website: robosense.ai
• Adres: Gebouw 9, Blok 2, Zhongguan Honghualing Industry Southern District, 1213 Liuxian Avenue, Taoyuan Street, Nanshan District, Shenzhen, China
• Telefoon: 0755-86325830
• E-mailadres: voice@robosense.ai
• X: x.com/RoboSenseLiDAR
• LinkedIn: linkedin.com/company/robosense-lidar
• YouTube: youtube.com/@RoboSenseLiDAR

Conclusie

Hulpmiddelen voor het detecteren van wegschade hebben het onderhoud van infrastructuur gerevolutioneerd door nauwkeurige en efficiënte monitoring van wegomstandigheden mogelijk te maken. AI-aangedreven oplossingen, waaronder deep learning-modellen en computer vision-technieken, hebben een hoge precisie aangetoond bij het identificeren van scheuren, kuilen en andere oppervlaktedefecten. Bovendien bieden drone-gebaseerde inspecties en LiDAR-technologie ruimtelijke gegevens met een hoge resolutie, waardoor grootschalige wegbeoordelingen effectiever worden.

De keuze van een hulpmiddel voor het detecteren van wegschade hangt af van factoren zoals budget, vereiste nauwkeurigheid en integratie met bestaande infrastructuur. Met voortdurende vooruitgang in AI en IoT wordt verwacht dat toekomstige oplossingen nog meer geautomatiseerd, realtime en kostenefficiënt zullen zijn, wat bijdraagt aan veiligere en duurzamere wegennetwerken.

Veelgestelde vragen