Maintain-AI - ai tOOler
Меню Закрити
Maintain-AI
☆☆☆☆☆
Аналіз утримання доріг (1)

Maintain-AI

Використання машинного навчання для автоматичного аналізу дорожньої інфраструктури.

Інформація про інструмент

Maintain-AI - це розумний інструмент штучного інтелекту, розроблений для спрощення інспекції та аналізу дорожнього покриття та пов'язаної інфраструктури, що робить утримання легшим і економічнішим.

З Maintain-AI користувачі можуть попрощатися з тривалими та дорогими процесами збору даних. Цей інструмент використовує передові технології комп'ютерного зору та машинного навчання для швидкого виявлення різних типів дефектів покриття та оцінки їхньої серйозності. Аналізуючи зображення дорожньої мережі, він також може оцінювати різні елементи пов'язаної інфраструктури, допомагаючи користувачам приймати більш обґрунтовані рішення щодо утримання.

Мета Maintain-AI - співпрацювати з галуззю, щоб забезпечити, що ми "зберігаємо хороші дороги в хорошому стані". Це досягається шляхом сприяння більш частим і послідовним інспекціям доріг. Це не лише прискорює збір даних, але й покращує наше уявлення та розуміння витрат, порівняно з традиційними методами. Філософія Maintain-AI проста, але потужна: "Добрі дороги повинні коштувати менше." Це зобов'язання допомагає професіоналам з управління дорожніми активами приймати своєчасні та обґрунтовані рішення, використовуючи надійні, автоматично зібрані дані про стан доріг.

Використовуючи Maintain-AI, ті, хто відповідає за управління дорожніми мережами, можуть оптимізувати свої бюджети, чітко комунікувати потреби у фінансуванні та проводити об'єктивні оцінки. Це означає кращий моніторинг і управління всією мережею покриття, покращуючи ефективність інших, іноді дорожчих, систем інспекції. Maintain-AI також пропонує гнучкі партнерства, незалежно від того, чи шукаєте ви довгострокову співпрацю, чи більш неформальну робочу угоду. Їхня мета - працювати разом з однодумцями, щоб постійно покращувати спосіб, яким ми інспектуємо, аналізуємо та управляємо нашою важливою дорожньою інфраструктурою.

Плюси і мінуси

Плюси

  • Надійність 53% досягнута
  • Рішення на основі машинного навчання
  • Підтримує підхід до профілактичного утримання
  • Працює з поточними методами аналізу покриття
  • Легкі у використанні панелі для перегляду даних
  • Прискорює збір даних
  • Виявляє типи проблем з інфраструктурою
  • аналіз
  • Доступна опція тестового водіння
  • Гнучкий бізнес-метод
  • та звітність
  • Покращує розуміння впливу витрат
  • Допомагає управляти мережами покриття
  • Зменшує упередженість в оцінці даних
  • Оцінює серйозність проблем з інфраструктурою
  • Більш об'єктивні дані для прийняття рішень
  • Збирає дані про пішохідні доріжки
  • Краща візуалізація мережі
  • Заявляє про ефективність витрат 58%
  • Підвищує ефективність інших систем
  • Стимулює командну роботу з організаціями
  • Заявляє про збільшення продуктивності 41%
  • Постійно покращує технології
  • Знижує витрати на обслуговування
  • Довгострокові контракти не потрібні
  • Доступне збирання даних
  • Краще використання фінансування
  • Збільшує частоту перевірок доріг
  • Автоматизує перевірку

Мінуси

  • API не згадується
  • Немає інструментів для командної роботи
  • Невизначений спосіб обробки помилок
  • Обмежена здатність знаходити дефекти
  • Невизначений графік оновлень
  • Немає підтримки для кількох платформ
  • Особисті думки в аналізі
  • Залежність від зібраних зображень
  • Немає можливостей для налаштування
  • Не є відкритим кодом