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ABOUT

KnowledgeMap® 4Dの概要

遠隔拠点から手軽にインフラ設備点検

高度な知識・ノウハウ・機材が求められ、高所など危険が伴うインフラ設備点検。
「KnowledgeMap® 4D」(以下、KM4D)は、 インフラ設備のドローン空撮画像を用いて
コンピュータ上に構築したデジタルツイン(現実世界の再現)空間上で、
遠隔拠点から点検を可能とするソフトウェアです。

  • 3次元空間上で点検

    不具合箇所を直感的に把握
    3Dビュー上に点検対象設備の
    3Dモデル(点群、メッシュ)、
    写真の撮影点が表示され、撮影した箇所を
    直感的に把握

  • 時系列で比較 (+1次元)

    現在と過去から劣化状況を分析
    現在と過去のドローン空撮画像を
    並べて表示し、
    経年劣化状況の確認も可能

STRENGTH

KnowledgeMap® 4Dの特長

フライトや機体、撮影写真等の管理から点検、報告まで
インフラ設備点検に必要な一連の機能をワンパッケージで提供。

  • 特長1 管理

    フライトごとの日時や場所等の情報、撮影した写真、機体(ドローンやカメラ等)を管理。

  • 特長2 点検

    3Dビュー上で撮影写真の閲覧、不具合箇所をアノテーション。Deeptector®との連携により、AIで不具合箇所を学習・判定可能。

  • 特長3 報告

    アノテーションしたすべての不具合の概要や画像をレポートとして作成。

商品紹介動画

KnowledgeMap® 4D(KM4D)のご紹介

FUNCTION

KnowledgeMap® 4Dの機能

ドローンを用いた
インフラ設備点検業務をこれひとつで

ドローンを用いたインフラ設備点検業務に必要な一連の機能を具備しました。
Professional版Standard版の2種類あり、お客様の利用用途に合わせてお選びいただけます。

KnowledgeMap®4Dの機能図
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※1:Standard版で作成できる3Dモデルは点群のみです ※2:AI不具合検出・学習には別途Deeptector®が必要です

INTRODUCTION

ご利用までの流れ

  1. お問い合わせ
    お問い合わせフォームよりご連絡下さい。
    折り返し、弊社担当者よりご連絡いたします。
  2. ご提案・お見積もり
    お客様のご要望をもとに、導入方法の
    ご提案、お見積りをいたします。※3
  3. ご契約
    弊社指定の様式にてお申込み、
    ご契約いただきます。
  4. インストーラ、ライセンス送付
    弊社からKnowledgeMap® 4Dのインストーラ、
    動作に必要なライセンスファイル、
    マニュアルを送付いたします。
  5. 環境構築
    お客様にて動作環境を満たすPCかサーバを、
    オンプレあるいはクラウドでご準備いただき、
    KnowledgeMap® 4Dを
    インストールしていただきます。※4
  6. 利用開始
    お客様にてソフトウェアを
    ご利用いただけます。
  • ※3:トライアルとして、お客様の設備をKnowledgeMap® 4Dに入れてお見せすることも可能です
  • ※4:弊社にて実施、もしくはサポートも可能です(別途料金)

REASON

「KnowledgeMap® 4D」が選ばれる理由

業務の効率化から既存資産の活用まで充実した導入サポート

画面の操作方法だけでなく、ドローン空撮時のポイントや環境構築方法など、業務運用をサポートして成果につなげます。
また、ソフトウェア単体の導入に留まらず、既存の資産(システム)を活用した導入方法ご提案もいたします。

  • 理由1 きめ細やかな対応

    業務の中にソフトウェアをどのように組み込むと効率化されるかという視点で、業務自体の改善も含めてサポートいたします。

  • 理由2 システムインテグレーターの経験

    多くのノウハウやデータが格納されている既存システムを無駄にすることなく活用いただけるよう導入方法をご提案いたします。

FEATURE

「KnowledgeMap® 4D」の利用イメージ

  • 課題解決01
  • 課題解決02

「KnowledgeMap®4D」の利用イメージ

「KnowledgeMap®4D」の利用イメージ1 「KnowledgeMap®4D」の利用イメージ2 「KnowledgeMap®4D」の利用イメージ3
解決策 01 │ KnowledgeMap® 4Dなら、空撮画像と点検対象設備との位置関係、時系列が3Dビュー上ですぐ把握できます!

「KnowledgeMap®4D」の利用イメージ1 「KnowledgeMap®4D」の利用イメージ2 「KnowledgeMap®4D」の利用イメージ3
解決策 02 │ KnowledgeMap® 4Dなら、不具合箇所を画面上でアノテーションすることができ、その情報をもとにレポートを簡単に作成できます!

動作環境

動作環境図

CASE

導入事例

  • CASE1
  • CASE1

平城宮跡歴史公園

海上保安庁

QA

よくあるご質問

    「KnowlegeMap® 4D」とはなんですか。

    KnowlegeMap® 4D(略称、KM4D)は、3D+1D(時間)空間上でのインフラ設備点検を可能とするソフトウェアです。
    ドローンを用いたインフラ設備点検の一連の業務をカバーします。

    利用形態を教えてください。

    下記2つの方法でご利用いただくことができます。
    ・お客様が所有する端末へのインストール
    ・クラウドサーバにインストール
    ※ライセンスを持つ事業者以外の方にサービス提供することは禁止されています。

    料金プランを教えてください。

    年間サブスクリプション契約でのご提供となります。
    1つの端末にインストールする毎に1ライセンスが必要となります。
    具体的な価格はお問い合わせください。

    自社のシステムや他社のシステムと連動できますか。

    APIを提供しておりますので、API経由で他のシステムと連動することができます。

    利用開始後はどのようなサポートが受けられますか。

    以下のサポートを提供いたします。
    ・本ソフトウェアの更新版の提供
    ・電子メールでの技術的問合せへの対応
    また、導入支援トレーニングや環境構築・トライアルの支援も受け付けております。

    自社個別の要望に対応してもらえますか。

    個別のご要望がある場合、対応方法を検討し、ご提案いたします。詳細についてはお問い合わせください。

お問い合わせフォームはこちら

お問い合わせ

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資料ダウンロード
  • ※「Deeptector」はNTTコムウェア株式会社の登録商標です。
  • ※「SmartCloud(スマートクラウド)」、「SmartCloud」ロゴは、NTTコムウェア株式会社の登録商標です。
  • ※「Pix4D」はPix4D社の登録商標です。
  • ※商品およびサービスの内容は、予告なく変更する場合がありますので、あらかじめご了承ください。
  • ※NVIDIA、Kepler、Maxwell、GeForce GTXは、NVIDIA Corporation の商標またはその登録商標です。
  • ※Ubuntu は Canonical Limited の登録商標です。
  • ※その他、記載されている社名、商品名などは各社の商標または登録商標である場合があります。

01

  • フライト管理

    目的や日時や場所等からドローン空撮(フライト)画像を整理して管理

  • 3Dモデル作成 Powerd by Pix4D™

    ドローン空撮画像、GPS位置情報をもとに3Dモデル(点群・メッシュ)を作成※1

  • アノテーション

    点検対象設備の不具合箇所をマーキング(アノテーション)

  • 過去写真との比較

    現在と過去のドローン空撮画像を比較して劣化状況を分析

※1:Standard版で作成できる3Dモデルは点群のみです

02

  • AI不具合検出※2

    AIが写真をもとに判定した不具合箇所を表示し、点検を支援

  • AI不具合学習※2

    点検結果をもとにAIが不具合を学習

  • レポート作成

    アノテーションした不具合の概要や画像を一覧できるレポートを作成

※2:AI不具合検出・学習には別途Deeptector®が必要です

03

  • 措置

    診断結果(アウトプット)を基に現地措置を実施
    ※措置自体の機能は無

04

  • フライト管理

    目的や日時や場所等からドローン空撮(フライト)画像を整理して管理

  • フリート管理

    所有するドローン、カメラ、センサー等の機材(フリート)を管理

【出典】平城宮跡歴史公園HP
https://www.heijo-park.go.jp/area/

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平城宮跡歴史公園
スマートチャレンジ

仮想空間上での歴史的建造物の点検

平城宮跡歴史公園の総面積は132ヘクタール(計画面積、東京ドーム28個分)もあり、点検対象は建造物、園路、樹木、池等と多岐に亘ります。そのため、公園全体の点検を行うには多くの人手、時間を要します。

そこで、NTTコムウェアは、ドローンやロボット、LiDAR等を用いた点検データ収集、仮想空間上でのAI画像解析を用いた建造物や草木等の状態管理を行う実証を行いました。ドローン空撮画像からの3Dモデル作成、仮想空間上でのデータ閲覧、点検にKnowledgeMap® 4Dを利用しました。外来種や園路劣化等をAIで検出して仮想空間上で可視化することにより、公園メンテナンスの効率化への有効性を確認できましたので、引き続き実証を行っています。

ロボットによる撮影
ドローン空撮画像からの3Dモデル作成、
及び仮想空間上での閲覧(KnowledgeMap® 4D利用)

1

2

航路標識の保守点検に
おけるドローン活用

可視光、赤外光を用いた航路標識の点検

航路標識の被害状況の点検に多大な時間と労力が必要なことから、台風通過後等において、ドローンを活用して航路標識の被害状況を短時間 に一括で点検する体制の構築を目指し、勝浦、小湊港の灯台等航路標識をフィールドに実証が行われました。

灯台および無線方位信号所をドローン空撮により、可視光、サーマル(赤外光)画像を収集し、タイルの剥がれや浮きの有無をKnowledgeMap® 4Dを用い点検を実施しました。その結果、危険回避・コスト低減に一定の効果があることを確認することができました。

KnowledgeMap® 4Dでの可視化
可視光写真による不具合分析
赤外光(サーマル)写真による不具合分析

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