Drone ile Yapı Denetimi Nedir?
Drone teknolojisinin betonarme şantiyelerde nasıl kullanıldığını ve geleneksel denetimden farkları.
Makaleyi Oku
Drone ve Yapay Zekâ Destekli Yapı Denetim Platformu
Beton Dökülmeden Önce Sahadaki Riski Görün.
AERLITH, drone destekli saha verisi ve yapay zekâ analizi ile donatı sayımı, aralık kontrolü ve proje uyum incelemelerini beton dökümü öncesinde izlenebilir raporlara dönüştürür.
// Görünmeyeni görünür kılıyoruz.
Drone + AI Destekli Denetim
Proje Karşılaştırması
Zaman-Konum Damgalı Kayıt
Beton Dökümü Öncesi Risk Tespiti
Sorun
Beton döküldükten sonra hata görünmez olur.
Donatı yerleşimi, aralığı ve sayım hataları, beton döküldükten sonra düzeltilmesi zor ve maliyetli hale gelir. İzlenebilir dijital kayıtların eksikliği gizli riskler yaratır.
Manuel Denetim Sınırlıdır
İnsan gözü her alanı, her açıdan eşit doğrulukla denetleyemez. Gözden kaçan detaylar risk oluşturabilir.
Hatalar Geç Tespit Edilebilir
Bazı sapmalar, beton döküldükten ve düzeltme maliyeti arttıktan sonra fark edilebilir.
Dijital Kanıt Eksikliği
Manuel tutanaklar, sahada yaşanan durumların zamanlı ve konum bazlı dijital kaydını tam olarak karşılayamaz.
Saha ve Proje Verisi Kopuk
Sahada ölçülen veriler ile proje referansları arasındaki karşılaştırma çoğunlukla sistematik değildir.
// Çözüm
AERLITH Görünmeyeni Görünür Kılar
AERLITH, drone tabanlı veri toplama, yapay zekâ destekli analiz ve proje karşılaştırmasını tek bir denetim akışında birleştirir.
01. DRONE CAPTURE
Autonomous site scanning with high-precision RTK GPS positioning. Complete visual data acquisition before concrete pour.
02. AI ANALYSIS
Automated rebar counting, spacing detection, and element-to-project comparison using advanced computer vision models.
03. ACTIONABLE REPORTS
GPS-tagged, timestamped digital inspection reports highlighting critical deviations for immediate site correction.
// Denetim Zekâsı
Yapay Zekâ Destekli Sapma Tespiti
Gelişmiş bilgisayarlı görü modelleri, beton dökümü öncesinde yapısal elemanları tanımlamak, donatı saymak ve aralıkları ölçmek için saha görüntülerini analiz eder.
ARALIK KONTROLÜ
Donatılar arasındaki düzensiz mesafeleri tespit eder ve proje toleranslarını aşan aralıkları vurgular.
ELEMAN SAYIMI
Belirli kolon veya kiriş kesitlerindeki etriye ve boyuna donatıların otomatik sayımı.
GEOMETRİK DOĞRULAMA
Yapısal elemanların düşeyliğini, kalıp hizalamasını ve genel geometrik tutarlılığını kontrol eder.
STAT: OK
STAT: OK
ERR: DEV_TOLERANCE
SYS_OUT // DATA
OBJ_TYPE: COL_14
BARS_LONG: 5
TIES_COUNT: 5
WARN_FLAGS:1
// Mobil Entegrasyon
Sahayı Cebinizden Gerçek Zamanlı Yönetin
Geliştirilen mobil uygulama, yapı denetim kontrollerini ve AI analiz sonuçlarını web platformu ile anında senkronize ederek gerçek zamanlı saha takibi sunar.
Drone Görüntüleri
Kolon & Seviye Ölçümü
GPS Şantiye Takibi
Otomatik Raporlama
Proje Alpha
Tarama: 16.04.2024 - 09:15
Donatı Aralığı
16 cm
Düşeylik
97%
Pas Payı
2.7 cm
Drone Sistemi
Drone Sistemi: Sahadan Veriye Uzanan Denetim Katmanı
AERLITH'in drone sistemi, sahadaki ham görüntü verisini analiz katmanına taşıyan veri toplama altyapısıdır. Drone, platforma entegre veri toplama bileşenidir.
INITIALIZING 3D ENGINE...
DRAG TO ROTATE 3D MODELCLICK HOTSPOTS TO INSPECT
Kamera Modülü
Yüksek çözünürlüklü görüntü toplama için optimize edilmiş kamera sistemi.
// Demo Raporu
Denetim Sonucu Sadece Görsel Değil, Ölçülebilir Rapor
AERLITH'in çıktısı; zaman damgalı, konum bazlı ve sapmalar sınıflandırılmış dijital bir denetim raporudur.
AERLITH DIGITIZED REPORT
Sync Complete
Proje
Proje Alpha
Denetim Türü
Betonarme Döküm Öncesi Denetim
Risk Skoru
72/ 100 (CRITICAL)
Durum
Denetim TamamlandıTespit Edilen Sapmalar (4)
DATE: 2025-03-15
OBJ_COL_14
Kolon C14 — Konum sapmasıhigh
OBJ_BEAM_07
Kiriş B07 — Donatı aralığı uyumsuzluğumedium
OBJ_WALL_02
Perde P02 — Düşeylik sapmasımedium
OBJ_COL_21
Kolon C21 — Eksik etriye riskihigh
// Bu rapor örnek amaçlıdır. Gerçek proje ve saha verisi içermemektedir.
REPORT_ID: ARL-20250315-001
Demo Raporu İncele// Yapısal Kapsam
Neler Denetlenir?
AERLITH'in yapay zekâ modelleri, her türlü ağır inşaat projesinin kritik betonarme elemanlarını tanımak ve analiz etmek üzere eğitilmiştir.
P1
Kolonlar
Düşeylik kontrolleri, boyuna donatı aralığı ve etriye yoğunluğu analizi.
P2
Kirişler
Açıklık ölçümü, mesnet bölgesi detaylandırması ve donatı sürekliliği doğrulaması.
P3
Perdeler
Uç bölgesi donatı aralığı, gövde donatı ağları ve çiroz doğrulaması.
P4
Döşemeler
Alt/üst hasır aralığı, boşluk detayları ve ilave donatı katmanları.
P5
Temeller
Radye temel donatı aralığı, filiz konumlandırması ve genel donatı yoğunluğu.
// Teknoloji
Drone, Yapay Zekâ ve Mühendislik Analizi Tek Akışta
AERLITH; drone görüntüleme, AI destekli analiz ve proje karşılaştırmasını birleştiren entegre bir denetim altyapısıdır.
SYS_01
Drone Görüntüleme
Sahaya ait yüksek çözünürlüklü görsel veri drone sistemi ile toplanır.
SYS_02
Konum Farkındalıklı Kayıt
Her görüntü, GPS koordinatı ve zaman damgasıyla eşleştirilir.
SYS_03
Yapay Zekâ Destekli Analiz
Görüntü işleme destekli AI katmanı, saha verisi üzerinde analiz yürütür.
SYS_04
Ölçüm Desteği
Sahadan elde edilen veri, nicel ölçüm bilgilerine dönüştürülür.
SYS_05
Proje Karşılaştırması
Saha ölçümleri proje referanslarıyla sistematik olarak karşılaştırılır.
SYS_06
Raporlama Altyapısı
Tüm bulgular dijital, izlenebilir ve paylaşılabilir raporlara dönüştürülür.
Vizyon
Yapı Denetimi İçin Dijital Zekâ Katmanı
AERLITH, şantiye denetimini dijital, ölçülebilir ve izlenebilir hale getirmek için tasarlanmış bir platform olarak gelişmeye devam edecektir.
Bu özellikler platform yol haritasında yer almaktadır ve henüz yayında değildir.
SaaS Denetim PaneliÇok Yakında
Çoklu Proje YönetimiÇok Yakında
Rapor Yönetim SistemiÇok Yakında
Mobil UygulamaÇok Yakında
Müşteri PortalıÇok Yakında
API EntegrasyonuÇok Yakında
Akademi
AERLITH Akademi
Drone destekli yapı denetimi, yapay zekâ ve inşaat teknolojileri hakkında teknik içerikler.
Yapay Zekâ İnşaat Sektöründe Nasıl Kullanılır?
Bilgisayar görüşü ve AI modellerinin inşaat süreçlerini nasıl desteklediği.
Makaleyi Oku
Beton Dökülmeden Önce Hata Tespiti Neden Önemlidir?
Betonarme imalat hatalarının erken tespitinin maliyet ve kaliteye etkisi.
Makaleyi Oku