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全生命周期的地面坍塌隐患智能检测方案

2021-08-11 12:12:45来源:

一、行业现状

(一)城市环境下探测数据的定位误差

城市环境下,由于高楼、立交桥、树冠、隧道等影响,RTK信号十分不稳定,坐标漂移严重,导致内业数据处理的异常体,实地却找不到准确位置;其二漂移后雷达图像位置重叠,导致内业处理产生较多的“虚假异常”,除此之外,定位不准还可导致:

1.降低外业数据采集的效率;

2.测线之间,无法做位置关联及时空分析。

(二)测试参数单一,测试雷达频率单一;

1.参数单一,无法给异常的识别,提供更多的辅助信息;

2.雷达频率单一,无法兼顾浅部信号的分辨率,和深部信号的有效性。

(三)数据处理和异常识别,纯手工模式,效率过低;

(四)政府没有统一的管理平台,市、区、街道办之间,缺乏协调,可能存在重复施工的情况,浪费财政资金;

(五)同一项目,不同施工主体之间,无论是原始数据、处理后的数据、或是病害体信息卡、成果报告等,格式均没有统一,数据管理难度大。

二、行业发展趋势

(一)提升效率、降低成本,让越来越多的城市,能够开展大范围、周期性的调查;

(二)道路多参数、多维度,绑定精准的定位信息,实现测线数据的时空关联,利用AI技术进行管线等基础设施识别和建模、空洞等隐患识别、高风险区域的识别,实现道路病害体全生命周期探测治理,最终实现地面坍塌实时预警;

(三)地面坍塌防治数据融入到智慧城市平台中,为透明城市提供数据支撑,为安全城市提供有力保障;

三、全生命周期地面坍塌隐患防治方案架构设计

(一)全生命周期的智能检测方案

(二)Geopro X高精度定位及采集控制系统

1.GNSS(卫星差分定位)+IMU(惯性导航)的组合定位,实现城市全场景定位误差小于20cm;

2.多路控制采集,兼容主流雷达品牌,还可多频段、多参数组合采集;

3.路面、街景高清影像采集和坐标同步;

4.车载稳定供电方式,高速、连续采集,效率提升5-10倍。

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(三)Geopro X Workshop数据处理

1.利用高精度位置信息,进行全要素的空间关联计算和模型重构;

2.基于全空间模型的地下设施识别、病害隐患异常初步筛选;

3.全自动处理,提升效率、降低成本;

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(四)雷达数据自动化背景滤除

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(五)GeoCloud云地空一体化管理系统

1.全要素、全生命周期数据集中统一管理,为AI模型的海量训练、高风险路段分析提供了基础。

2.多角色、全产业链的协同管理;

  • 项目定义(业主),分解任务并在线分派;

  • 任务实施和成果提交(总包和分包单位);

  • 采集、处理、识别和验证多角色分工和协同;

3.为智慧城市提供地下空间信息接口;

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四、应急探测预案