[ 传统巡检 ]
人工巡检流程
- ✕ 外包团队到场 · 1-3 天窗口期
- ✕ 光照差 / 视角差 / 漏检风险高
- ✕ 纸质 + Excel 报告，难以结构化
- ✕ 数据孤岛，无法横向对比历史
- ✕ 成本随工程量线性增长
SCROLL
// 02传统巡检 vs 算法巡检
在 1 公里的市政管廊里，人工平均发现 3.4 类缺陷；
SenSequence 可识别 7+ 缺陷类型，实时告警、自动归档，并出具符合行业标准的报告。
[ 算法巡检 ]
智能视觉检测流程
- ✓ 端侧/云端双推理，现场即出结果
- ✓ 7+ 缺陷覆盖（裂纹/腐蚀/变形/渗漏…）
- ✓ 自动生成符合 CJJ 181 的标准报告
- ✓ 数据湖 + 仪表板，一键追溯
- ✓ 按帧计费，成本可控可预期
以上数据基于 1km 市政管廊检测场景的行业参考估算，仅供对比示意。
// 03核心能力 · 多模态融合
从多源感知到智能决策 —— 基于多模态大模型的融合检测分析基础设施。
01 · CORE多模态大模型检测引擎
基于自研多模态大模型，融合视觉、激光、红外、声波等多传感器数据，实现全方位缺陷识别，边缘设备可达 60FPS，<40ms 延迟推送告警。
02实时告警
通过 WebSocket / MQTT / 钉钉 / Teams 推送；
支持分级阈值与静默时段。
● LIVE
03自动报告生成
一键导出 PDF / DOCX，自动嵌入帧截图、里程桩号与缺陷等级，符合行业规范。
$ sq report --template CJJ181
04 · DASHBOARD可定制仪表板
拖拽式面板，实时联动缺陷地图、趋势、设备健康度、模型漂移监控。
DEFECTS/D1,284FALSE+2.1%CAM ON38/40QUEUE005多传感器融合接入
支持视觉相机 / 激光雷达 / 红外热成像 / 超声波 /
振动传感器等多模态数据的深度融合分析。
06 · MODEL OPS多模态模型持续优化
多源数据标注 → 融合训练 → 灰度验证 → 性能监控，大模型持续自主进化。
pipeline:
- ingest: s3://sq/raw
- label: active-learning
- train: sq-defect-v4
- deploy: canary 10%07合规与安全
ISO 27001 · 等保三级 · 支持私有化部署与国产化信创栈。
ISO 27001等保 3.0SOC 2
// 04落地在 真实工程 的每一米
覆盖城市管网、轨道交通、隧道地铁与能源管线等关键领域。
市政管廊 · 智能化运维
对电力、通信、给排水、燃气等多舱室管廊进行全方位监测，自动识别裂纹、渗漏、支架松动、线缆异常等缺陷，实现管廊本体与入廊管线的一体化智能巡检。
- 280km覆盖里程
- 多舱室综合监测
- 24/7实时守护
铁路轨道 · 毫米级几何与紧固件检测
线阵相机与 3D 激光融合，识别扣件缺失、钢轨裂纹与道砟异常，自动回传工务系统。
- 120km/h最高线速
- 0.3mm裂纹分辨
- 98.2%扣件识别
隧道与地铁 · 衬砌病害与渗水识别
与检测车集成，自动标注剥落、裂缝与渗水痕迹，输出 BIM 同坐标系病害热图。
- 全天候运维对接
- BIM坐标同步
- 96.1%裂缝召回
油气长输 · 无人机与内检测联合巡检
内检测与无人机巡线结合，识别焊缝缺陷与外部腐蚀，GIS 里程精准呈现。
- 厘米级精准定位
- 多光谱融合分析
- GIS原生集成
// 05产品 矩阵
面向基础设施全生命周期的智能产品套件，涵盖多模态大模型、特种无人机、检测守护、数据归档与地理可视化等完整解决方案。
// 06关于 SenSequence
深序见微（上海）人工智能科技有限公司致力于将前沿 AI 技术落地于国家大基建核心场景，让每一座桥梁、每一条隧道、每一段管线都能被智慧守护。
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