Vehicule echipate cu senzori LIDAR solid-state și camere high-definition scanează automat suprafața drumului în timpul deplasării. Sistemul detectează în timp real defecte precum gropi, fisuri și denivelări, marcând locațiile acestora pe hartă.
Datele brute colectate sunt procesate local sau în cloud folosind algoritmi AI avansați, compatibili cu standardele AASHTO și ASTM. Acest pas implică filtrarea, clasificarea și interpretarea informațiilor pentru a obține o imagine completă a stării infrastructurii rutiere.
Rezultatele sunt centralizate într-o platformă cloud, unde pot fi vizualizate sub formă de hărți tematice, statistici și rapoarte personalizate. Autoritățile pot astfel să planifice eficient lucrările de întreținere și reparație, pe baza priorităților reale din teren.
Datele colectate cu ajutorul senzorilor LIDAR și al camerelor HD, procesate prin AI și integrate în GIS/cloud, permit o gamă largă de aplicații pentru managementul, monitorizarea și modernizarea infrastructurii rutiere. Aceste informații devin fundamentul deciziilor strategice pentru întreținere, siguranță și eficiență.
Permite evaluarea obiectivă a stării rețelei rutiere pe baza indicatorilor standardizați, pentru a prioritiza investițiile și lucrările.
Datele facilitează intervențiile rapide și eficiente, prevenind degradarea accelerată a carosabilului și optimizând costurile.
Identificarea obiectelor periculoase sau anormale (gropi, denivelări, semne lipsă) care pot afecta siguranța traficului.
Generare de hărți digitale precise pe baza datelor 3D pentru planificarea urbană și integrarea în sisteme GIS.
Fotografii și secvențe video georeferențiate care servesc ca puncte de comparație în evaluări ulterioare sau inspecții vizuale.
Crearea unui model digital complet al rețelei rutiere pentru analiză, simulare și planificare în medii virtuale.
Analiza formei drumului pentru evaluarea riscurilor, testarea soluțiilor și optimizarea proiectării geometrice.
Măsurarea nivelului de reflectivitate a marcajelor pentru evaluarea vizibilității pe timp de noapte și în condiții meteo dificile.
Integrarea poziției (xyz), imaginilor și altor date temporale pentru o înțelegere holistică a infrastructurii.