REALPIPE · AI 排水管网智能
从管网到证据。 一套智能系统。
REALPIPE 将排水管网 CCTV 转化为可测量、可追溯的基础设施证据 — 把 60 分钟的首轮判读缩短至 5 分钟。
- 立即可用
- 注册即可免费分析 10 个视频
平台规模
在市政规模上得到验证。
137,642
已验证缺陷记录
56,926
管理中的检查井
16,638
已处理检测视频
540km
已处理排水管网 CCTV
90%
AI 复核专家一致率
44
市政项目
问题所在
瓶颈不在拍摄，而在人工审查。
施工单位观看 CCTV 视频、判读缺陷并编写记录；市政人员再次核对视频以判断其可靠性。即便不计首轮判读，仅传统方式的审查每公里就需要约 22.5 分钟的监督时间。
22.5 分钟/km
传统监督方式下市政实际审查所需时间
- 01
检测能力受限于观看时间
限制检测能力的不是能拍摄多少视频，而是人能用于观看视频的时间。
- 02
只有分类标签，没有测量
传统 AI 只返回缺陷的分类结果，无法提供可测量形状、范围与长度的受损区域。
- 03
证据分散
判读结果分散在视频、报告、地图和台账中，工作人员把专业时间花在搜索上，而不是判断上。
像素级 AI
逐像素分割缺陷。
多类别实例分割 · 专家一致率 90+%
REALPIPE 不止于识别图像区域内存在缺陷，而是将实际缺陷区域按像素级分离。缺陷不仅以分类标签呈现，还以可测量的特征来表达。
不只是报告存在裂缝，而是返回该裂缝所占的测量区域 — 这是市政审查人员进行基础设施决策所需的更丰富的信息单元。
- 形状
- 面积
- 长度
- 空间范围
- 几何信息
源头关联证据
每个发现都有出处。
AI 预测并不是 REALPIPE 的最终产出。每个判读结果都在 Node–Link–Issue Web-GIS 中与 CCTV 源、检测距离、管段位置、元数据及资产历史相关联。
AI 置信度分数和缺陷标签不会取代原始资料 — 审查人员随时可以从解读结果回到原始证据。
每个发现背后的证据链
- 01 源 CCTV 帧与视频
- 02 检测距离与时间戳
- 03 方向与钟点位置
- 04 管段与资产元数据
- 05 投诉与维修历史
- 06 最终人工审批
始于设计的完整性
拍摄时 SHA-256 记录 · TLS 1.3 传输 · 存储转发恢复 · 服务器独立复核。缺失或不一致的证据将作为例外呈现。
AI 预备的审查
首轮判读与报告，提速 12 倍。
BEFORE — 人工审查，耗时数小时。
60 分钟
AFTER — AI 辅助，数分钟完成。
5 分钟
原本约需 60 分钟的人工判读与报告流程，在当前基准下缩短至约 5 分钟，并输出标准化成果。人力得以集中在最重要的判断环节。
监督，而非全量观看
在覆盖 3.9 km、114 个 CCTV 段、383 条 AI 判读结果的 5 个预备样本中，实测市政审查时间从每公里 22.5 分钟降至 6.98 分钟。审查人员在不失去可见性的前提下，专注于重要发现与证据例外。
3.2×
监督效率提升
−69%
实际审查时间削减
6.98
实测审查 分钟/km
核心能力
五项能力，一条以证据为中心的工作流。
REALPIPE 将五项能力连为一体：在保留人工审查的同时减少人工作业。
01
像素级 AI 判读
多类别实例分割在像素级识别每个缺陷区域 — 呈现缺陷的几何信息与测量值，而不只是检测或分类。
02
首轮判读与报告自动化
约 60 分钟的人工判读与报告缩短至约 5 分钟，并输出标准化成果 — 将 CCTV 拍摄后重复性的审查环节自动化。
03
证据关联审查
每条结果始终与源 CCTV 证据、检测距离、位置、方向及元数据保持关联。工作人员可以亲自核查每条 AI 输出背后的证据。
04
以例外为中心的市政监督
审查人员无需完整观看每段提交的视频，而是专注于重要发现与证据例外 — 实测监督效率提升 3.2 倍。
05
长期基础设施智能
已有 1,285 个管段与多年度检测完成匹配 — 将每次检测视为可跨时间比较的同一资产，而非孤立的文档。
差异所在
不止于检测，而是服务市政决策的像素级证据层。
传统 AI 问的是“这一帧里有什么缺陷”。REALPIPE 进一步识别缺陷是什么、占据多少基础设施、证据在哪里，以及审查人员需要核实什么。
- 检测 测量
实例分割保留每个缺陷的实际空间范围，支持形状、面积与长度的测量。
- 预测 证据
每条预测都与源视频、距离、位置、资产元数据及检测历史绑定 — 成为可追溯的证据记录。
- 人工首轮判读 AI 全量筛查
自动化拍摄视频的重复性首轮判读，让人力转向判断。
- 全量观看 完整监督
市政部门不会失去可见性 — REALPIPE 只是改变了人需要观看的对象。
- 孤立的检测 基础设施记忆
Node–Link–Issue 模型将重复检测关联到同一资产，保存管道的历史。
社区安全
让隐藏的基础设施风险，在显现之前可见。
在韩国，经分析的 957 起地面塌陷事故中，46.6% 归因于排水管网受损 — 隐藏在地下的缺陷最终演变为地面上的公共安全事故。
REALPIPE 目前管理超过 56,000 条渗漏路径相关缺陷记录，并将每个问题与源证据及基础设施位置相关联。市政部门不仅能确认缺陷当下是否存在，还能审视其状态是否随历次检测而重复、变化或累积。
REALPIPE 不会将公共安全决策本身自动化。它为负责该决策的工作人员提供更早的可见性、更一致的证据和更坚实的判断依据。
46.6%
经分析的 957 起地面塌陷事故中归因于排水管受损的比例
56,000+
管理中的渗漏路径相关缺陷记录
1,285
与多年度检测完成匹配的管段
技术规格
现场运行，服务器验证。
- AI CORE
- 多类别实例分割
- THROUGHPUT
- 排水管网 CCTV 最高 30fps 处理
- EDGE
- 硬件灵活配置的工业级 Edge Device — Jetson Orin NX 参考配置
- ACCURACY
- mAP50 55% · AI 复核专家一致率 90%
- INTEGRITY
- SHA-256 拍摄记录 · TLS 1.3 传输 · 服务器独立复核
- WEB-GIS
- Node–Link–Issue 模型 · 1 秒响应
- REPORTING
- 5 分钟生成标准化报告
- SCALE
- 已处理 540km · 已验证缺陷记录 137,642 条
即刻开始
亲眼见证 REALPIPE。
体验排水管网 CCTV 如何转化为可测量的证据与可问责的监督 — 从管网到证据。
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realpipe.net