アップロードした撮影画像を、点検対象部位ごとにクラウドが自動で振り分けて整理します。
点検日や対象設備などの概要を記録し、撮影画像と紐づけて一元管理します。
整理した画像と所見をもとに点検簿を作成し、そのまま出力できます。
撮影点数が膨大になるほど、整理・特定・共有のコストが点検現場の負担として表面化します。ドローンスナップクラウドはこの3点を仕組みで解決します。
1回の点検で取得する撮影点数は数百枚〜数千枚規模になります。点検対象の部位ごとに手作業で振り分けるだけでも数時間を要し、撮影直後のレビューが遅れがちです。
大量の撮影画像のうち、どれがどの設備・どの部位を写したものか、画像単体からは判別できません。撮影位置情報を都度突き合わせる手間が発生し、点検記録の精度が落ちます。
関係者間で点検画像を共有する仕組みが整っておらず、メール添付や個別のストレージ受け渡しが常態化しています。記録の散逸や、報告書作成時の手戻りにつながります。
撮影した写真とドローンスナップで作成した飛行ルートを紐づけてアップロードすることで、撮影対象となった設備等の3D空間上での撮影地点へ、自動で写真を振り分けます。
点検日時や対象設備、撮影内容などの点検概要をクラウド上に記録・管理できます。点検履歴を一覧で確認できるため、過去の点検内容の把握や報告資料の作成にも活用できます。
点検結果と撮影画像をもとに、点検簿を簡単に作成・出力できます。必要な情報を整理して帳票としてまとめられるため、報告書作成の効率化や点検記録の管理に役立ちます。
点検評価の自動化や画像伝送の自動化、リアルタイムな画像処理など、将来的な完全自動化を目指し、様々なAI機能を開発中です。
設備の3Dモデル上で撮影画像の位置を表示できるため、どの部位を撮影した画像かを直感的に確認できます。点検対象との位置関係を把握しやすく、画像の確認や比較、点検結果の整理を効率的に行えます。
点検で撮影した画像を時系列で表示できるため、過去の画像と比較しながら設備の経年変化を確認できます。劣化や損傷の進行状況を把握しやすく、点検結果の分析や保守計画の検討に役立ちます。
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