Інтеграція LiDAR та машинного навчання автоматизує процес, мінімізує людські помилки, економить час і підвищує точність, сприяючи створенню стійкої інфраструктури.
Вчені з Університету Дрекселя створили революційне рішення для обстеження бетонних конструкцій, що об’єднує машинне бачення, лазерне сканування, LiDAR і нейронні мережі. Система використовує згорткову нейронну мережу для виявлення тріщин і оцінки їх розмірів за допомогою лазерного сканера, а LiDAR створює детальний цифровий двійник пошкодженої структури.
Цей підхід значно покращує традиційні методи перевірки, надаючи повну картину структурних пошкоджень і можливість прогнозувати їх розвиток. Завдяки цифровим двійникам можна оцінити рівень тріщин, планувати необхідне втручання або проводити періодичний моніторинг. Повторні сканування дозволяють відстежувати зміни з часом, забезпечуючи точність, недосяжну для звичайних візуальних перевірок.
Будівельна галузь активно впроваджує 3D-лазерне сканування для підвищення точності, ефективності та безпеки проектів. Ця технологія використовує лазерні промені для створення детальних 3D-моделей (хмар точок), що точно відображають структури та середовище, слугуючи цифровим записом фізичних просторів протягом усього життєвого циклу проекту.
Основні переваги:
Застосування:
3D-лазерне сканування стає незамінним інструментом цифрової трансформації в будівництві, забезпечуючи точність, ефективність і комплексність даних для успішного завершення проектів.
Джерело: LiDARNews
