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Pavement.AI – Strassenzustandsbewertung

schnelle, kosteneffiziente und qualitative Zustandsbewertung mittels Künstlicher Intelligenz

Intelligente Bewertung des Zustands Ihrer Strassen

Intelligente Bewertung des Zustands Ihrer Strassen

Strassenzustandsanalyse mittels KI

Pavement.AI bündelt Ihre Ressourcen, ist effizient, ökonomisch und ökologisch. Es ermöglicht eine Zustandsbewertung ohne aufwändige und kostenintensive Feldbegehungen. Mit Pavement.AI geniessen Sie einen zeit- und ortsunabhängigen Zugriff auf die Zustandsdaten Ihrer Strassen. Dadurch treffen Sie datengestützte Entscheidungen über Erhaltungsmassnahmen für eine bessere und nachhaltige Strasseninfrastruktur für Ihre Einwohner und treiben die digitale Transformation im Infrastrukturmanagement aktiv voran.

Beurteilen Sie den Strassenzustand der Strasse visuell mit unserer KI-basierten Lösung. Pavement.AI bewertet Strassenabschnitte auf Basis von hochaufgelösten 3D-Bildern und klassifiziert Ihre Strassen in fünf Zustandsklassen (CH-Normen). Sie erhalten objektive und präzise Ergebnisse als Basis für die Planung von Erhaltungsmassnahmen.

Basis für Ihr smartes Strassen-Erhaltungsmanagement

Pavement.AI sorgt für eine Transformation der Prozesse. Die Basis für die Bestimmung Ihres Strassenzustandes ist nicht mehr die reale , sondern die digitale Strasse. Dadurch werden knappe Ressourcen von Fachkräften frei, die für die Umsetzung der Baumassnahmen oder die Werterhaltungsplanung eingesetzt werden können.

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Zu den verfügbaren Daten

Basis für Ihr smartes Strassen-Erhaltungsmanagement

Pavement.AI sorgt für eine Transformation der Prozesse. Die Basis für die Bestimmung Ihres Strassenzustandes ist nicht mehr die reale , sondern die digitale Strasse. Dadurch werden knappe Ressourcen von Fachkräften frei, die für die Umsetzung der Baumassnahmen oder die Werterhaltungsplanung eingesetzt werden können.

Ihre Vorteile mit Pavement.AI

Genauigkeit und  Zuverlässigkeit

Durch die hochwertige, mobil erfasste «digitale Strasse» die hohe Bildüberlappungen, sowie durch die verschiedenen Kameraperspektiven erhöht sich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Zustandsbewertung.

Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit

Mit vergleichbaren Zustandsklassen aus mehreren Jahren kann die Zustandsentwicklung dargestellt und überwacht werden.

Informationsgewinn und Kosteneinsparung     

Ressourceneffizienter, ökologischer und schneller gegenüber konventionellen Methoden.

Objektivität und Qualitätssicherung 

Objektive umfangreiche Zustandsbewertung von erfahrenen Strassenzustandsfachspezialisten ermöglichen eine neutrale geprüfte Übersicht über das gesamte Strassennetz 

Integrationsfähigkeit         

Nutzung, Visualisierung und Anbindung an bestehende Drittsysteme ist möglich.

Genauigkeit und  Zuverlässigkeit

Durch die hochwertige, mobil erfasste «digitale Strasse», durch spezifische Tiefeninformation, die hohe Bildüberlappungen, sowie durch die verschiedenen Kameraperspektiven erhöht sich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Zustandsbewertung.

Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit

Mit vergleichbaren Zustandsklassen aus mehreren Jahren kann die Zustandsentwicklung dargestellt und überwacht werden.

Informationsgewinn und Kosteneinsparung

Ressourceneffizienter, ökologischer und schneller gegenüber konventionellen Methoden.

Objektivität und Qualitätssicherung 

Objektive umfangreiche Zustandsbewertung von erfahrenen Strassenzustandsfachspezialisten ermöglichen eine neutrale geprüfte Übersicht über das gesamte Strassennetz

Integrationsfähigkeit         

Nutzung, Visualisierung und Anbindung an bestehende Drittsysteme ist möglich.

Der Weg zur Zustandsbeurteilung Ihrer Strasse

Perimeterdefinition

Gemeinsam definieren wir den Perimeter von Interesse und bieten Ihnen an, die benötigten 3D-Bilder zu generieren oder sie aus unserem Ökosystem zu lizenzieren.

Visuelle Zustandsbeurteilung

Die Strassenabschnitte werden in homogenen Abschnitten aufgrund einer vereinfachten Zustandsbeschreibungen angelehnt an VSS 40 925b in fünf Klassen zugeteilt. Die automatisiert abgeleitete Zustandsbewertung wird im Anschluss manuell durch Fachspezialistinnen und Fachspezialisten geprüft.

Datenbereitstellung

Die Strassenabschnitte und Zustandsklassen werden in einem gängigen Geodatenformat (GML, Esri Shape-File oder GeoJSON) bereitgestellt inkl. Beschreibung der Daten und Attribute. Nebst einem Kurzbericht werden zusätzlich die Ergebnisse per Video besprochen.

 

Möchten Sie das Potenzial von Pavement.AI entdecken?  

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