Inspection De Galeries Souterraines
L’inspection par drone et robot des infrastructures souterraines ou confinées permet une évaluation rapide et précise de l’état des installations, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts de maintenance. Les données collectées, telles que les images haute résolution et les nuages de points, facilitent une analyse approfondie de l’intégrité structurelle et des éventuels problèmes.
Dans cette mission, le drone indoor de Lynxdrone a permis d’inspecter les galeries, de se géolocaliser sans GNSS, de géolocaliser les images collectées, et de modéliser en temps réel l’environnement.
Le post-traitement des données a été assistée par les algorithmes d’intelligence artificielle de Lynxdrone.
Relevé 3D intérieur (Scan)
Nuage de Points colorés
Images et Vidéos
Drone indoor (Lynxdrone)
L’inspection et la modélisation des galeries souterraines par drone (sans descendre dans l’ouvrage) présente plusieurs difficultés notamment le pilotage à partir de la surface et sans contact visuel direct avec le drone.
Lynxdrone a investi plus de 5 années de recherche et développement avec les experts métiers pour développer des solutions technologiques innovantes pour rendre ces inspections simples, efficaces et sans danger pour les opérateurs.
Les algorithmes embarqués sur le drone permettent la modélisation 3D de l’environnement en temps réel ce qui sécurise et facilite la mission d’inspection.
Le nuage de points résultant permet la création de maquettes numériques et de plans du site.
Ces algorithmes permettent également de géolocaliser le drone et les données capturées ce qui permet d’améliorer la gestion des anomalies de leur indentification à leur réparation.
La qualité des données capturées (Images, Vidéos, Nuage de point, etc.) permet de générer des livrables de haute qualité.
Le nuage de point et la maquette numérique qui en résulte sont aujourd’hui des outils incontournables pour la Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO) des infrastructures.
La géolocalisation des images ainsi que le post-traitement par l’intelligence artificielle permettent d’améliorer la qualité des rapports et de réduire le temps de rédaction ainsi que les coûts associés.
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