观测
Nexa Vision
对运营区域进行视觉与地理空间采集，按多边形裁切。
— 运营背景
运营层面的问题
- 01限制进入的区域
风险场所需要频繁检查，而每次到场都是一次需要说明理由的暴露。
- 02持续的空间变化
矿堆与作业面在周期间变动；缺少时间对比，变化便无从察觉。
- 03广阔的地域覆盖
运营的范围之大，使有用地走遍一切现场检查变得不现实。
- 04分散的视觉记录
照片与踏访存在，但很少构成对同一区域的可比历史。
- 05不利的环境
粉尘、湿度与光照变化会影响感知，需要在处理环节解决。
— Convex 架构
从观测到行动
同一套架构贯穿所有行业。变化的只是哪一层最为关键，以及哪些专有系统参与其中。
观测→
解读→
决策→
协同
解读
Nexa M1
读取周期间的变化，撰写受观测区域的诊断。
决策
Atmos
该时段的环境背景：降雨与影响区域的条件。
协同
Synapse Control
远程检查任务的规划与状态，含遥测。
— 数据层
驱动分析管线的数据
与本行业已部署系统兼容的数据源。不预设任何数据层：每个受监测区域都会声明其实际可用的数据。
影像
对受检查区域与结构的视觉抓拍。
地理空间数据
运营区域多边形与关注区域裁切。
时间序列
同一区域跨相邻周期的对比。
遥测
执行检查任务的平台状态。
任务状态
每个周期的规划路线、执行与结果。
环境背景
观测时段内的当地气候条件。
— 应用
技术应用
每项应用都说明所解决的问题、使用的数据、参与的 Convex 系统以及产生的运营输出。
结构的周期性目视检查
现场踏访成本高且暴露于风险。
- 数据
- 任务中采集的影像与区域历史。
- 系统
- Nexa Vision
- 输出
- 同一结构跨周期可比的视觉记录。
空间变化检测
渐变容易被忽视。
- 数据
- 区域的时间序列与地理空间数据。
- 系统
- Nexa Vision + Nexa M1
- 输出
- 指出自上一周期以来发生重要变化的区域。
运营区域的地域监测
范围超出现场检查能力。
- 数据
- 区域多边形与周期性观测。
- 系统
- Nexa Vision
- 输出
- 周期性覆盖，并按监测区域出具报告。
远程检查任务
需要以一致的方式重复同一路线。
- 数据
- 规划路线、遥测与任务状态。
- 系统
- Synapse Control
- 输出
- 协同执行，并记录每次任务的结果。
— 运营流程
一个闭环，从传感器到档案
- 01采集
检查任务遍历区域并记录本周期的视觉素材。
- 02处理
抓拍影像按关注区域裁切并归一化。
- 03解读
Nexa M1 将本周期与历史对比，描述观测到的变化。
- 04警报
发生重要变化的区域被突出显示，供技术评估。
- 05行动
团队针对所指出的问题决定定向踏访或干预。
- 06历史
该周期被归档，成为下次对比的参照。
— 交付物
系统交付的内容
地图
受观测运营区域的空间裁切。
警报
对周期间重要变化的突出显示。
时间序列
同一区域随时间的演化。
遥测
任务执行期间的平台状态。
报告
按周期、按监测区域的汇总。
运营历史
可比且可查询的视觉记录。
— 技术阶段
按能力划分的成熟度
我们明确区分已投入运营的能力与仍在研发中的能力。研究和原型不会被当作已部署的产品来呈现。
- 已投入运营按区域的地域监测
周期性观测，含地理空间裁切与按周期的报告。
- 已投入运营Nexa M1 的变化解读
同一区域跨周期的对比读数。
- 研发中自主检查任务
重复路线的规划与协同执行。
- 研发中地下环境检查
无全球定位参照的作业仍在研究。
- 研发中Axis 物理执行
在技术上适用时的运营区机器人作业。
— 应用场景
应用场景
↳矿堆与库存
体积与几何在周期间变化的区域。
↳结构与边坡
需要周期性、可比视觉观测的表面。
↳周边区域
对运营影响所及区域的地域覆盖。
↳通道与作业面
配置经常变动的运营区域。
