VL3D++ utilizouse para analizar nubes de puntos en contextos moi diferentes: dende a clasificación completa dun territorio ata a análise anatómica en medicina.
En todos os casos, o proceso é o mesmo: unha nube en bruto, un modelo de Deep Learning e unha clasificación que se pode medir, analizar e explotar.
Todos os exemplos que se mostran a continuación utilizan exactamente o mesmo framework.
O único que cambia é o tipo de nube de puntos e que se quere clasificar nela.
Caracterización automática do terreo en canles e zonas inundables
A partir dunha nube de puntos da contorna fluvial, VL3D++ permite clasificar automaticamente o terreo e as súas variacións xeomorfolóxicas ao longo da canle, incluíndo o leito dos ríos
A nosa tecnoloxía separa automaticamente o terreo natural de maquinaria e infraestruturas. Ao identificar con exactitude pendentes e puntos de quebra estrutural, xeramos modelos dixitais de elevación de alta fidelidade para o deseño de bancos de explotación e planificación de rampas seguras. Detectamos e cuantificamos o desprazamento de terras mediante a análise diferencial de nubes capturadas en distintos momentos temporais. Isto permite calcular volumes de escavación e acopio con precisión absoluta, optimizando a loxística de transporte e funcionando como un sistema de alerta temperá ante riscos xeotécnicos en taludes.
Segmentación anatómica 3D de estruturas dentais e vasculares
A partir de escaneos 3D de estruturas anatómicas (obtidos con técnicas de fotogrametría, escáner intraoral ou reconstrucións volumétricas), VL3D++ permite clasificar de forma automática as distintas partes da anatomía, transformando datos xeométricos en información segmentada detallada.
A maior clasificación territorial realizada con Deep Learning dunha nube de puntos. Transformamos miles de millóns de puntos do Plan Nacional de Ortofotografía Aérea nunha base de datos xeográfica estruturada. Mediante o uso de algoritmos de intelixencia artificial adestrados para a morfoloxía específica do noroeste peninsular, segmentamos con precisión o terreo natural das diversas capas de vexetación e construcións artificiais. Esta categorización automatizada permite filtrar o ruído para xerar Modelos Dixitais de Terreo (MDT) cunha resolución inalcanzable polos métodos tradicionais, optimizando a xestión do territorio, a ordenación forestal e a fiscalidade catastral.
Control do corredor e detección de incumprimentos de distancias de seguridade, a escala masiva.
A normativa española sobre liñas de alta tensión (RD 223/2008 e ITC-LAT) establece distancias mínimas de seguridade, zonas de servidume e limitacións claras á presenza de arboredo e vexetación na contorna do tendido eléctrico.
Adicionalmente, nalgunhas CCAA a lexislación de prevención de incendios obriga á xestión de biomasa vexetal nas denominadas faixas de xestión de biomasa próximas a infraestruturas, incluíndo redes eléctricas.
Inventariado forestal e estimación de rendemento por árbore e por parcela.
A partir dunha nube de puntos aérea, VL3D++ clasifica automaticamente a vexetación e analiza a súa altura, densidade e distribución sobre grandes superficies.
A clasificación con VL3D++ permite o conteo individual de árbores, identificando a posición exacta, altura e diámetro de copa de cada exemplar, transformando a nube de puntos 3D en bruto en información útil para realizar estimacións precisas.
Colaboración, investigación e transferencia tecnolóxica
Fomentamos un ecosistema de innovación aberta e colaboración continua entre a academia e a industria. O noso equipo técnico e investigador pode orientarte para explorar como aplicar VL3D++ no teu caso, colaborar en investigación ou estudar vías de transferencia tecnolóxica. Todo aquel interesado na clasificación profesional de nubes de puntos, ou que requira o desenvolvemento dalgunha funcionalidade técnica concreta para os seus fluxos de traballo, pode poñerse en contacto directamente co noso equipo de desenvolvemento. Estamos abertos a proxectos de investigación conxunta, transferencia tecnolóxica e soporte avanzado para a implementación do framework en contornos produtivos.
