Investigación aplicada · Deep Learning · Open Source
VL3D++ es un framework open source para procesar y clasificar nubes de puntos 3D de datos en bruto a resultados interpretables y cuantificables. Visualiza predicciones, incertidumbre, errores y métricas de millones de puntos de forma automática.
Qué es VL3D++
Diseñado para gestionar flujos completos de entrenamiento y predicción, el framework integra herramientas para la transformación de datos, extracción automática de características y evaluaciones rigurosas que generan análisis detallados mediante informes, métricas y visualizaciones automáticas.
A diferencia de las herramientas convencionales, nuestro framework fusiona la potencia del C++ para procesar miles de millones de puntos LiDAR con la agilidad del Deep Learning moderno en Python.
Es una solución integral que permite desde el preprocesamiento automatizado hasta la segmentación semántica avanzada, con visualizaciones claras de cada etapa. VL3D++ transforma nubes de puntos crudas en gemelos digitales inteligentes y mapas geoespaciales clasificados con rigor científico.
Entrada
Proceso
Salida
Diseñado para acelerar experimentación y despliegue sobre datos 3D.
Resultados evaluables con métricas estándar y comparativas visuales.
Distintas aplicaciones y casos de uso, desde análisis del territorio a la biomedicina.
Analiza y clasifica millones de puntos en bruto de forma automática con un 0,0% de precisión probada.
Inspecciona aciertos y errores, y visualiza mapas de probabilidad por clase para entender la confianza del modelo y mejorar el pipeline.
Un mismo framework.
Muchos problemas resueltos.
VL3D++ se desarrolla como tecnología open source: repositorios, documentación y ejemplos reproducibles para impulsar investigación, transferencia y adopción.
01Análisis del lecho fluvial y comportamiento del terreno.
Clasificación geomorfológica para gestión de riesgos naturales.
02Cálculo automático de volúmenes antes y después de voladuras.
Estimación precisa de metros cúbicos para planificación logística y costes.
03Segmentación precisa de estructuras en nubes médicas.
Aplicación del mismo framework a aneurismas y análisis bucodental.
04Clasificación completa del terreno, vegetación y construcciones.
Procesamiento masivo de nubes LiDAR para generar capas de información del territorio a gran escala.
05Detección de vegetación peligrosa en tendidos eléctricos.
Análisis automático de kilómetros de red sin inspección manual.
06Estimación de madera disponible y masa forestal.
Cuantificación automática de recursos en grandes superficies.
Aprendizaje activo
Empezamos con unas pocas nubes ya clasificadas.
El modelo aprende a reconocer patrones en 3D.
Clasifica nuevas nubes y detecta dónde no está seguro.
El experto revisa solo esas zonas y el sistema mejora.
El modelo aprende, detecta dónde duda, el experto corrige errores y el sistema mejora solo.
AprendePruebaDudaCorrigeAprende mejorMenos trabajo manual. Mejores resultados. Cada iteración mejora el modelo.
Ver cómo funcionaPermite comparar el resultado con la referencia real, visualizar errores y analizar la confianza del modelo punto a punto.
Explorar el demostradorCompara la clasificación generada por el modelo con la clasificación real punto a punto.
Visualiza dónde el modelo tiene dudas y dónde se equivoca.
Cada resultado viene acompañado de métricas que miden objetivamente la calidad de la clasificación.
Colaboración, investigación y transferencia tecnológica
Fomentamos un ecosistema de innovación abierta y colaboración continua entre la academia y la industria. Nuestro equipo técnico e investigador puede orientarte para explorar cómo aplicar VL3D++ en tu caso, colaborar en investigación o estudiar vías de transferencia tecnológica. Todo aquel interesado en la clasificación profesional de nubes de puntos, o que requiera el desarrollo de alguna funcionalidad técnica concreta para sus flujos de trabajo, puede ponerse en contacto directamente con nuestro equipo de desarrollo. Estamos abiertos a proyectos de investigación conjunta, transferencia tecnológica y soporte avanzado para la implementación del framework en entornos productivos.
