点群化

複数の動画をつなぎ合わせることで、点群データを生成します。点群データによる空間内の距離情報を活用することで図面を作成しやすくなることから、建設業・鉄道業を中心にご利用いただいています。特に、レーザースキャナを持ち込むことのできない天井裏や地下ピットにおいて、動画から点群データを生成するで、図面が存在しない現場での更新工事の際に、正しい現場状況を関係者で共有することが可能になります。

3D化

複数の動画をつなぎ合わせることで、3Dデータを生成します。製造設備の熱処理炉内の壁面や設備配管内を３D化することで、壁面や堆積物の隆起の具合や壁面の剥離の様子などを簡単に確認できるようになります。複数の動画を見返すことなく全体の状況を簡単に確認でき、異常箇所の場所もすぐに把握することが可能です。

オルソ化

複数の動画をつなぎ合わせてオルソ画像を生成します。大型施設の壁面や煙突内部などを1枚のオルソ画像にすることで、対象箇所の全体像の中で、どの位置にどのような損傷があるかを正確に把握することができ、効率よく修繕計画を立てることが可能となります。また、点検報告書に添付することで、わかりやすく関係者に状況を共有することもできます。

CAD化

点群データを活用してCADデータの作成を行います。レーザースキャナを持ち込むことが難しい天井裏などにおいて、更新工事の際に図面が存在しない現場でも、動画から生成する点群データと撮影動画データを活用してCADデータを作成することにより、工事計画をスムーズに進めることが可能になります。

AIを活用した異常箇所

撮影した映像をもとに、AIを活用して異常箇所を自動検出するシステム構築を行います。例えば、ひび割れや曲がり、サビなどの映像をコンピューターに学習させることで、異常だと考えられる箇所を自動的にアラート（アノテーション）することなどが可能になります。
また、雰囲気温度や表面温度、酸素や硫化水素の濃度を測定するセンサーを搭載することも可能で、それらのセンサーを活用することで異常を検知するシステムも構築します。

差分データ解析

複数の点群データを並べることで、点群データの差分解析を行います。社会インフラや製造設備は経年劣化を正確に把握する必要がありますが、従来の目視点検では把握できない経年変化を、過去に取得した点群データと現在のデータの差分解析を行うことで、定量的に劣化状況を把握することができます。定期修繕時に毎回データを取得することで、時系列での経年劣化状況のデータ管理も可能です。

在庫量・土砂量等の体積算出

ドローンで取得した動画から点群データを活用することで、体積の算出が困難な原料・土砂の体積算出が可能となります。従来は正確な体積算出ができず、入庫量と出庫量の想定値で在庫量を確認するケースが多く、徐々に想定と実態の在庫量に乖離が発生することが課題でしたが、棚卸時に点群データによる体積算出を行うことで、精度の高い在庫把握が可能となります。