稳格科技专注于基于 NVIDIA Jetson 系列(AGX Orin、Xavier NX、Nano 等)的 AI 巡检开发服务,通过融合计算机视觉、深度学习与边缘计算技术,为客户提供高效、精准的自主巡检解决方案。服务覆盖设备状态监测、环境异常识别、缺陷检测等场景,支持工业、能源、交通等多领域部署,助力客户实现巡检自动化、智能化升级,降低人力成本与安全风险。
AI 算法开发
基于 Jetson 部署轻量化目标检测(YOLO)、分类(ResNet)、分割(U-Net)等模型,实现设备故障、环境泄漏、异物入侵等异常识别。
开发时序数据分析算法,结合传感器数据(温度、振动、气体浓度)预测设备健康状态,提前预警潜在故障。
自主导航与路径规划
集成激光 SLAM、视觉 SLAM 技术,实现巡检机器人在复杂环境中的实时定位与建图。
开发动态避障算法,支持多机器人协同巡检,避免碰撞与路径冲突。
多模态数据融合
融合摄像头、红外热成像、声学传感器、气体检测仪等多源数据,提升异常检测的准确性与鲁棒性。
通过边缘端数据预处理,减少无效数据传输,降低网络带宽依赖。
边缘端模型优化
使用 TensorRT 加速模型推理,推理速度提升 5-10 倍,满足实时性要求(<200ms)。
通过模型量化、剪枝、知识蒸馏等技术,适配 Jetson 低功耗场景,延长设备续航时间。
系统集成与部署
提供 Jetson 硬件选型建议(如模块、载板、电源),优化散热与防护设计,适应高温、高湿、粉尘等恶劣环境。
开发巡检任务管理平台,支持远程监控、任务调度、异常报警与数据分析。
工业制造:产线设备状态监测、机器人异常行为检测、危险区域入侵预警。
能源电力:风电叶片裂纹检测、光伏电站组件故障识别、变电站设备温度异常监测。
智慧园区:消防通道占用检测、管道泄漏识别、环境空气质量巡检。
交通物流:仓库货架库存盘点、轨道设施缺陷检测、车辆违规停放识别。
医疗环保:实验室设备运行状态监控、污水厂水质异常检测、危险废物违规堆放巡查。
高精度与低延迟:毫秒级推理响应,检测准确率达 99%+,误报率 <1%,满足严苛工业标准。
软硬协同优化:从算法设计到硬件部署全流程优化,最大化利用 Jetson 计算资源,减少性能瓶颈。
场景化解决方案:提供预训练模型库与行业模板,快速适配不同巡检需求,缩短开发周期 40%+。
工业级适应性:支持宽温(-40℃~85℃)、抗振动、防尘防水设计,适应 24 小时连续运行。
全生命周期支持:从需求分析、原型开发到量产部署,提供一站式技术保障与售后维护。
案例1:风电叶片表面裂纹巡检
需求:某风电企业需检测叶片表面微小裂纹(<0.5mm),原人工巡检效率低(5 片/天),且高空作业安全风险高。
解决方案:基于 Jetson AGX Orin 部署高分辨率视觉检测模型,结合无人机自主飞行与 SLAM 导航,实现叶片表面全覆盖扫描。
成果:单日检测叶片数量提升至 20 片,裂纹识别准确率 99.2%,年减少停机损失超 300 万元。
案例2:光伏电站组件故障巡检
需求:某光伏电站需识别组件热斑、隐裂等故障,原红外热成像仪依赖人工判读,效率低(10MW/天)且漏检率高(15%)。
解决方案:基于 Jetson Xavier NX 开发轻量化热斑检测算法,结合巡检机器人自动采集数据,实现故障自动分类与定位。
成果:单日检测容量提升至 50MW,故障检出率 98.5%,运维成本降低 40%。
案例3:变电站设备温度异常监测
需求:某电网公司需实时监测变压器、开关柜等设备温度,原固定摄像头覆盖范围有限,无法及时发现局部过热(>80℃)。
解决方案:基于 Jetson Nano 部署红外与可见光双目检测模型,结合轨道式巡检机器人动态跟踪设备热点。
成果:温度异常报警响应时间缩短至 2 分钟内,设备故障率下降 60%,保障电网安全运行。