Detección y Clasificación de Objetos LIDAR automatizada utilizando Inteligencia Artificial
Captura de entornos reales a través del procesamiento de datos automatizado LIDAR (Detección y determinación de la luz), Inteligencia artificial y Clasificación totalmente automatizada de detección y aprendizaje profundo que da como resultado una Percepción 3D avanzada
La recopilación de grandes cantidades de datos es importante tanto para el análisis de las pruebas y la situación como para el suministro de las necesidades de datos de capacitación del aprendizaje profundo. La forma en que se ha desarrollado, complementada con potentes algoritmos, es capaz de procesar grandes cantidades de datos de nubes de puntos generados por LIDAR. La recopilación de datos es parte de la plataforma base.
La capacidad de Deep Learning fusiona todos los datos esenciales para acelerar el entrenamiento y la verificación de los datos recopilados de la tecnología de sensores. El ecosistema tiene todas las funciones para proporcionar una DETECCIÓN automática y un entorno de CLASIFICACIÓN automatizada, asegurándose de que se obtenga una salida de visión computarizada utilizable para tomar las decisiones correctas
La capacidad de Deep Learning fusiona todos los datos esenciales para acelerar el entrenamiento y la verificación de los datos recopilados de la tecnología de sensores. El ecosistema tiene todas las funciones para proporcionar una DETECCIÓN automática y un entorno de CLASIFICACIÓN automatizada, asegurándose de que se obtenga una salida de visión computarizada utilizable para tomar las decisiones correctas.
Monitoreo automático del puerto: vigilancia y observación de barcos y embarcaciones en el puerto usando algoritmos avanzados de SLAM para la percepción, con una vista panorámica completa durante la noche y el día.
Integrando la inteligencia artificial, la herramienta de reconocimiento de objetos de software permite administrar una nube de puntos de una manera mucho más simple. Detecta automáticamente clusters de puntos y reconoce la geometría de cualquier objeto. Clasifique cualquier objeto un 70% más rápido y concéntrese en los aspectos más importantes de sus proyectos.
Los objetos relevantes en los datos recopilados deben etiquetarse con precisión para que la plataforma de IA pueda aprender todas las clases de manera confiable. Las funciones de anotación y clasificación hacen que la anotación de datos multisensor sea mucho más rápida que el método manual.
Existen numerosas aplicaciones de los modelos de ciudades en 3D: urbanismo, arquitectura, gestión de activos municipales, seguridad y defensa, planes de evacuación de emergencia, accidentes y evaluación de riesgos catástrofe , los servicios localización, servicios de información, la realidad virtual, efectos visuales comerciales y publicidad, la gestión de activos de facilities (gas, luz, telecomunicaciones..), y así sucesivamente.
Detección automática y clasificación de puntos LiDAR para definir objetos como edificios, árboles, vegetación, señales de tráfico, postes de luz y muchos otros objetos a través de nuestras capacidades de algoritmos con uso de deep learning en nuestra plataforma de Cloud Computing.
Creación de inventarios de seguridad vial completos y personalizados a partir de datos LiDAR aéreos y Mobile que nos permiten ofrecer información detallada de los activos de la ciudad.
Existen numerosas aplicaciones de los modelos de ciudades en 3D: urbanismo, arquitectura, gestión de activos municipales, seguridad y defensa, planes de evacuación de emergencia, accidentes y evaluación de riesgos catástrofe , los servicios localización, servicios de información, la realidad virtual, efectos visuales comerciales y publicidad, la gestión de activos de facilities (gas, luz, telecomunicaciones..), y así sucesivamente
Deep Learning actualmente está revolucionando la industria de la tecnología, todas las grandes compañías tecnológicas están utilizando Deep Learning, incluyendo Apple, Amazon, Microsoft, IBM, Facebook, Uber y muchas má
La recopilación de grandes cantidades de datos es importante tanto para el análisis de las pruebas y la situación como para el suministro de las necesidades de datos de capacitación del aprendizaje profundo.
La recopilación de grandes cantidades de datos es importante tanto para el análisis de las pruebas y la situación como para el suministro de las necesidades de datos de capacitación del aprendizaje profundo.