해결해야 할 과제
비효율성
시간이 많이 소요되는 수동 검사
높은 비용
비싼 독점 하드웨어 및 데이터 수수료
부정확성
문제 식별 및 보고 시 인적 오류
확장성
시설 전반의 일관성 유지의 어려움
우리의 솔루션
AI 기반 탐지
97% 이상의 정확도로 시설 구성 요소 및 이상 징후의 자동 식별
이상 징후 탐지
균열, 수막, 구조적 손상의 자동 식별
예측 유지보수
과거 데이터를 기반으로 미래 유지보수 요구를 예측하는 분석
플랫폼 실제 화면 보기
실제 배포 현장의 스크린샷입니다.
대화형 3D 뷰어
웹 기반 3D 뷰어로 스캔된 환경을 실시간으로 탐색
3D 포인트 클라우드 탐색
팬, 줌, 회전 컨트롤로 전체 시설 스캔 탐색
3D 포인트 클라우드 디지털 트윈
Matterport 및 LiDAR 스캔에서의 카메라 위치 매핑을 통한 다중 각도 3D 재구성
깊이 추정
3D 재구성을 위한 표준 RGB 사진에서의 AI 기반 깊이 매핑
종합 솔루션
자산 관리의 디지털화
- Matterport, FJD Trion, Insta 360 X5 스캐너를 사용한 실내 공간의 정밀한 디지털 트윈 생성
- 모든 주요 LiDAR 스캐너 및 360도 카메라와 호환
- 벤더 종속 없음 — 자체 스캐닝 하드웨어 사용 가능
자동화된 객체 및 이상 징후 탐지
- 시설 구성 요소의 자동 탐지를 위한 고급 머신러닝
- 구조적 균열, 수막, 누수 및 유지보수 문제 식별
- 사용자 친화적인 주석 인터페이스를 갖춘 맞춤형 객체 탐지 기능
예측 유지보수
- 과거 데이터를 기반으로 유지보수 요구를 예측하는 분석
- 능동적 시설 유지보수 접근법
- 예상치 못한 고장 및 응급 수리의 상당한 감소
대화형 3D 시각화
- 직관적인 웹 기반 뷰어 플랫폼
- 스캔된 3D 환경의 쉬운 탐색
- 3D 뷰어 인터페이스 내에서 직접 강조된 이상 징후
기술 스택
프론트엔드
대화형 3D 뷰어를 위한 ReactJS, WebGL
백엔드
Python (Flask 프레임워크), 강력한 데이터 처리 파이프라인
AI & ML
맞춤형 머신러닝 모델 개발을 위한 PyTorch
3D 처리
LiDAR 및 사진측량 기반 3D 재구성
경쟁 우위
| 기능 | InfraScan | 경쟁사 |
|---|---|---|
| 자동화된 객체 탐지 | 내장형 및 맞춤형 | 수동 또는 제한적 |
| 맞춤형 탐지 | 사용자 정의 클래스 | 지원되지 않음 |
| 예측 유지보수 | 고급 분석 | 기본적 또는 IoT 의존적 |
| 비용 효율성 | 높은 경제성 | 높은 데이터 내보내기 비용 |
서비스 대상
부동산 관리 회사
시설 관리 서비스
상업용 부동산 회사
건물 유지보수 회사
연락하기
연락처 정보
ai.facility.scan@gmail.com
+852-9747-0718
Science Park Rd Ma Liu Shui, Hong Kong