AI-baserad analys av rälsskador i bilddata

Vi kombinerar AI, deep learning och datorseende för att identifiera rälsskador och avvikelser i bilddata från järnvägsinfrastruktur.

Våra modeller är tränade på högupplöst bilddata och analyserar inspektionsdata från mobila mätsystem. De kan identifiera olika typer av skador och avvikelser samt anpassas till olika sensorer och inspektionsflöden. Med edge deployment kan analysen dessutom ske direkt på inspektionsutrustningen, nära datakällan.

Metoden omfattar hela kedjan – från databearbetning och AI-analys till visualisering och integration med kundens system. Resultaten ger stöd för tillståndsbedömning, prioritering av underhåll och långsiktig uppföljning av järnvägsanläggningen.