管理高压输电线路和变电站的电网运营商面临缓慢而危险的检查周期。Aerosophia 使用无人机捕获的 RGB、热和激光雷达数据来检测导体损坏、腐蚀、绝缘体故障和植被侵占。AI 通过 GIS 导出和 API 集成到现有维护和管理系统中，将每项发现与资产 ID 关联起来。
在输电走廊和变电站之间进行无人机自动飞行，捕获高分辨率的 RGB、热和 LiDAR 数据，覆盖大型网络，比人工巡逻或直升机调查更快、更安全。
使用经过训练的 AI 模型，自动识别导体损坏、腐蚀、绝缘体故障、硬件缺失和植被侵占，每项发现都经过地理参考并关联到特定的塔楼、跨度或资产 ID。
通过 LiDAR 和摄影测量生成 3D 点云，对塔楼、导体和悬链线曲线进行建模。计算间隙包络、植被入侵距离和结构测量值——所有这些都在平台内完成。
比较一段时间内的检查数据集，以跟踪腐蚀进展、植被增长率和结构变化。人工智能量化恶化趋势并突出优先区域，从而实现基于风险的预测性维护计划。
在本地、私有云或混合环境中部署。在 GeoJSON、SHP、GeoTIFF 和 LAS/LAZ 中导出调查结果，并通过 REST API 连接到您的 GIS、EAM、SAP 或资产管理系统，具有全面的可审计性和基于角色的访问权限。