VL3D++ se ha utilizado para analizar nubes de puntos en contextos muy diferentes: desde la clasificación completa de un territorio hasta el análisis anatómico en medicina.
En todos los casos, el proceso es el mismo: una nube en bruto, un modelo de Deep Learning y una clasificación que se puede medir, analizar y explotar.
Todos los ejemplos que se muestran a continuación utilizan exactamente el mismo framework.
Lo único que cambia es el tipo de nube de puntos y qué se quiere clasificar en ella.
Caracterización automática del terreno en cauces y zonas inundables
A partir de una nube de puntos del entorno fluvial, VL3D++ permite clasificar automáticamente el terreno y sus variaciones geomorfológicas a lo largo del cauce, incluyendo el lecho de los ríos
Nuestra tecnología separa automáticamente el terreno natural de maquinaria e infraestructuras. Al identificar con exactitud pendientes y puntos de quiebre estructural, generamos modelos digitales de elevación de alta fidelidad para el diseño de bancos de explotación y planificación de rampas seguras. Detectamos y cuantificamos el desplazamiento de tierras mediante el análisis diferencial de nubes capturadas en distintos momentos temporales. Esto permite calcular volúmenes de excavación y acopio con precisión absoluta, optimizando la logística de transporte y funcionando como un sistema de alerta temprana ante riesgos geotécnicos en taludes.
Segmentación anatómica 3D de estructuras dentales y vasculares
A partir de escaneos 3D de estructuras anatómicas (obtenidos con técnicas de fotogrametría, escáner intraoral o reconstrucciones volumétricas), VL3D++ permite clasificar de forma automática las distintas partes de la anatomía, transformando datos geométricos en información segmentada detallada.
La mayor clasificación territorial realizada con Deep Learning de una nube de puntos. Transformamos miles de millones de puntos del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea en una base de datos geográfica estructurada. Mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial entrenados para la morfología específica del noroeste peninsular, segmentamos con precisión el terreno natural de las diversas capas de vegetación y construcciones artificiales. Esta categorización automatizada permite filtrar el ruido para generar Modelos Digitales de Terreno (MDT) con una resolución inalcanzable por métodos tradicionales, optimizando la gestión del territorio, la ordenación forestal y la fiscalidad catastral.
Control del corredor y detección de incumplimientos de distancias de seguridad, a escala masiva.
La normativa española sobre líneas de alta tensión (RD 223/2008 e ITC-LAT) establece distancias mínimas de seguridad, zonas de servidumbre y limitaciones claras a la presencia de arbolado y vegetación en el entorno del tendido eléctrico.
Adicionalmente, en algunas CCAA la legislación de prevención de incendios obliga a la gestión de biomasa vegetal en las denominadas fajas de gestión de biomasa próximas a infraestructuras, incluyendo redes eléctricas.
Inventariado forestales y estimación de rendimiento por árbol y por parcela.
A partir de una nube de puntos aérea, VL3D++ clasifica automáticamente la vegetación y analiza su altura, densidad y distribución sobre grandes superficies.
La clasificación con VL3D++ permite el conteo individual de árboles, identificando la posición exacta, altura y diámetro de copa de cada ejemplar, transformando la nube de puntos 3D en bruto en información útil para realizar estimaciones precisas.
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.
