通信塔の点検は従来、技術者が構造物に登って行う作業で、時間がかかり費用も高く、天候に左右されていました。クライアントは高解像度カメラ搭載のドローンで撮影した画像をAIで解析するシステムを求めていました。
ドローンが撮影した画像から構造的異常、表面腐食、機器損傷、塔部品への積雪・着氷を検出するコンピュータビジョンパイプラインを開発しました。検出された問題は深刻度別に分類され、構造化された点検報告書が生成されます。
モデルはクライアントの既存メンテナンス記録のラベル付きデータで学習しました。ドローン飛行時のさまざまな距離・角度に対応するマルチスケール検出を実装し、現場デプロイ用にエッジハードウェアで効率的に動作する推論パイプラインを設計しました。
現在、このシステムは手動点検を補完する形で稼働しており、固定ローテーションではなく検出された状態の深刻度に基づいてメンテナンススケジュールの優先順位付けを支援しています。