Soluciones

Porqué Deep Learning

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 más.

Deep Learning tiene varias ventajas sobre los métodos de modelado tradicionales, que incluyen:

Poder escalar a cientos de millones (o miles de millones) de puntos de datos

Puede hacer tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado

Las predicciones en tiempo real y el aprendizaje en línea son posibles

Deep Learning puede capturar puntos de datos granulares a corto plazo, así como tendencias generales a largo plazo.

Deep Learning se alimenta de datos brutos y no está restringido por datos humanos científicos

LiDAR Cloud Computing
(Inteligencia Artificial)

3D City Model Data – LiDAR Cloud Computing
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 para 3D City Model Data

ADQUISICIÓN DE DATOS

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.

APRENDIZAJE PROFUNDO

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.

CLASIFICACIÓN

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.

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.