基础设施巡检对于维护桥梁、水坝和输电线路等资产的安全至关重要。然而，传统方法面临诸多挑战，包括安全隐患、流程缓慢和人为错误。随着技术的进步， 自动化对接无人机工作流程 提供更高效、可扩展、更安全的解决方案。
在最近与 gNext 总裁 Russ Ellis 共同举办的 Platform Connect 网络研讨会上，我们探讨了“无人机箱”（Drone-in-a-Box，简称 DiaB）技术将如何变革基础设施的监控和维护。这种方法使企业能够以更低的风险进行频繁、精准的巡检。在本篇博文中，我们将重点介绍研讨会的主要内容，探讨自动化如何应对人工巡检的挑战，以及 DiaB 技术为何引领着这一变革。
人工资产巡检面临的挑战
人工巡检成本高昂、效率低下，且往往存在风险，需要耗费大量资源和时间。例如，无人机巡检的成本约为 250 美元（包含所有资源），而人工巡检由于需要额外的人力和更长的工期，成本可能高达 4,600 美元（如上图所示）。巡检人员经常需要在桥面或冷却塔等密闭空间等复杂危险的环境中作业，这进一步增加了作业的复杂性，并提高了安全风险。
“众所周知，人工资产检查存在诸多挑战，”Russ 表示，“安全始终是重中之重，也是最重要的优先事项。”
由于缺乏集中式信息，且依赖人工数据收集，难以保持数据质量的一致性，进而影响决策和效率。这使得全面准确地了解资产状况变得更加困难，如果关键问题未能及时发现，可能会导致日后代价高昂的维修。
手动无人机操作的缺点
虽然无人机显著提升了基础设施巡检效率，但人工操作也面临着诸多挑战。频繁前往偏远巡检地点会大幅增加整体巡检成本。许多需要巡检的设施位于交通不便的地区，飞行员需要长途跋涉，这增加了差旅和住宿费用。
这种后勤负担增加了数据收集成本，并使频繁的检查变得耗时，最终影响了检查工作的效率。此外，在多个地点大规模开展人工操作也面临挑战，因为它需要庞大的试点团队，并会产生高昂的运营成本。
利用无人机和人工智能克服资产巡检挑战
全自动对接式无人机系统使无人机能够自主起飞、执行巡检、返回充电、上传采集数据并进行数据处理，所有操作均无需人工干预。无人机停放在现场的对接站内，随时准备执行定期巡检或应对紧急情况。
利用无人机和人工智能进行基础设施巡检可以通过以下方式实现：
- 确定用例
- 选择合适的硬件和有效载荷
- 利用无人机自主平台进行数据采集
- 选择数据处理平台
确定相关用例
任何无人机部署项目的第一步都是明确定义应用场景。这包括确定无人机将要解决的具体任务或挑战。例如，在基础设施领域，无人机可用于：
- 检查电力线路：识别潜在危险，评估损失，并制定维护计划。
- 监测建筑工地跟踪进度，发现问题，并确保安全合规。
- 检查桥梁和水坝： 检测结构损伤、腐蚀和侵蚀。
- 勘察灾区： 评估损失，寻找幸存者，并制定救援计划。
选择合适的硬件和有效载荷
由于可供选择的配件种类繁多，选择兼容的硬件至关重要。例如，如果用户操作的是 M300 或 M30 无人机，Heisha 等扩展坞可为这些机型提供可靠的充电支持。对于美国使用 Anzu Raptor 的用户，Hextronics 提供合作伙伴扩展坞，例如专为 Anzu 无人机设计的 Hextronics Universal。兼容 M300 和 M350 无人机的 Hextronics Atlas 甚至提供电池更换功能，以减少停机时间。DJI 扩展坞因其适用于各种应用场景而被众多企业广泛采用，也支持 M30 系列，从而增强了无人机操作的灵活性。
FlytBase让数据收集变得轻松简单
利用“无人机一体化”（DiB）系统的基础设施管理人员可以通过任务规划器和调度器高效地实现巡检自动化。无人机可以自主起飞、采集数据并上传进行分析。此外， FlytBase还支持实时任务记录，允许用户手动引导无人机并记录航点以供未来巡检使用。
FlytBase业务发展主管 Ajinkya 表示：“每天早上 9 点，无人机都会自主起飞，收集所有必要的数据和媒体，并通过FlytBase将其直接上传到处理平台进行进一步分析。”
这种自动化检测工作流程可确保沿预设飞行路径持续采集高质量数据，每次都拍摄相同的图像，从而实现精准对比。因此，即使是人工检测中可能被忽略的细微变化，也能随着时间的推移轻松被发现。飞行后，该平台简化了数据管理和导出流程，使用户能够轻松地使用FlytBase Flinks 在 gNext 等数据处理平台上分析检测结果。
Russ表示：“我们目前监测42种资产类型，包括各种桥梁、水坝、变电站、核电站和冷却塔。从建筑物和屋顶到通信塔--任何建筑环境中的设施--我们都已覆盖或即将覆盖。”
高效的数据处理对于资产检测至关重要，而人工智能在简化和提升这一流程方面发挥着关键作用。诸如 gNext 之类的软件使操作人员能够从 42 种预定义的资产类型中进行选择，并利用人工智能驱动的 InspectAssist™ 来检测和量化混凝土结构中的缺陷。
这种简化的方法支持在单一界面内进行明智的决策，显著加快了检测流程，同时提高了准确性并降低了人为错误的风险。凭借平面图、立面图、2D/3D、等高线、点云和数字地形模型等功能，gNext 提供了一套全面的检测解决方案，可根据任何项目的需求进行扩展。
结论
FlytBase平台集成了无人机一体化（DiaB）技术和gNext等数据处理软件，为基础设施巡检树立了新的标杆。通过消除人工方法的低效之处并充分利用自动化功能，各机构能够以前所未有的速度、安全性和精准度开展巡检工作。
欲了解更多信息，请观看我们与 gNext 联合举办的最新网络研讨会“利用无人机停靠站和人工智能驱动的缺陷检测简化基础设施巡检流程”。 这里。