Smart City·AI Solutions·Vietnam
用于道路、交通和建筑工地监控的人工智能无人机
一个由人工智能驱动的无人机平台，可以检查道路损坏情况、巡逻交通事故，并根据航空图像计算土方量，从而取代缓慢、部分的地面勘测。
−60%
运营成本
Hours vs. days
调查时间（50-100公顷）
挑战
运输和基础设施部门同时运行三个破碎的工作流程。道路损坏只有在发生事故或公民报告后才被发现，检查准确率约为 70-80%，并且经常会漏掉小坑洼。固定交通摄像头仅覆盖了 5-10% 的道路走廊，90% 的区域成为盲点，违规处理需要数天至数周的时间。人工现场测量每50-100公顷需要3-5天，测量误差为±15-20%。
他们需要一个能够覆盖所有三个的单一空中解决方案，而无需用原始视频淹没中央系统。
方法
我们构建了一个 AI 无人机平台，在无人机本身上运行 Edge AI，以检测道路损坏，使用 GPS 坐标按严重程度对维护请求进行分类，在实时视频中巡逻实时交通异常，并通过 3D 建模和 DSM/DTM 生成计算土方量。
该管道运行：图像数据收集 → 3D 建模和 DSM/DTM 生成 → 体积计算 → 结果报告，输出为 PDF、CAD (DXF)、GeoTIFF 和 CSV 格式，以便不同的团队可以将结果插入到他们现有的工具中。
技术堆栈：PyTorch、TensorFlow、MLflow、AWS、Azure、Apache Airflow。
结果
通过更快的基础设施损坏检测和显着扩大的监控覆盖范围，运营成本降低高达 60% – 盲点从 90% 缩小到网络的一小部分。
降低现场检查团队的风险，为决策提供准确的地理空间数据，以及更好的跨道路、交通和施工工作流程的基础设施维护规划。
