Desbloqueie o potencial das nuvens de pontos 3D com IA

Вебинар: Como usar a IA para desbloquear o potencial das nuvens de pontos 3D

Sumário:

• Introdução
• Setor de Mineração: Avaliação de riscos
• Projeto de Infraestrutura: Modelagem de rodovias
• Planejamento urbano: Modelagem de cidades em 3D
• Como usar o Pointley para automação
• Faça parte do programa beta do Pointley

Introdução

Bem-vindos ao webinar de hoje! Meu nome é Carla Lotter e sou a editora da SPAR 3D. Gostaria de agradecer ao Supper e Swapper pelo apoio deste webinar sobre como usar a IA para desbloquear o potencial das nuvens de pontos 3D. Durante o webinar, iremos abordar três exemplos de uso da IA em diferentes setores da indústria. Antes de começarmos, gostaria de fornecer algumas informações importantes.

Setor de Mineração: Avaliação de riscos

Em colaboração com a empresa Rak, estamos usando a IA para monitorar antigas minas de carvão na Alemanha. O objetivo é realizar uma avaliação de riscos em grandes áreas onde as minas foram desativadas. Para isso, utilizamos nuvens de pontos 3D anuais para gerar modelos digitais de elevação precisos, identificar mudanças na paisagem e mapear a vegetação. Os resultados obtidos com o uso da IA são promissores e estão ajudando a melhorar a precisão das análises de risco.

Projeto de Infraestrutura: Modelagem de rodovias

Outro exemplo prático do uso da IA é um projeto de avaliação de rodovias na Alemanha. Utilizando varreduras a laser de Alta resolução, nosso objetivo é criar modelos CAD precisos das rodovias. Para isso, desenvolvemos um processo de classificação automatizada das nuvens de pontos, separando a superfície da estrada das marcações, trilhos e pontes. Os resultados preliminares mostram que a IA é capaz de identificar com precisão esses elementos e gerar modelos CAD automaticamente.

Planejamento urbano: Modelagem de cidades em 3D

No setor de planejamento urbano, estamos aplicando a IA para a modelagem de cidades em 3D. Utilizando dados de nuvens de pontos e contornos de edifícios, nossa equipe desenvolveu algoritmos para derivar a estrutura dos telhados e criar modelos 3D precisos das cidades. Embora ainda estejamos aprimorando esse processo, nossos resultados preliminares mostram que a IA pode ser uma ferramenta valiosa para facilitar o planejamento urbano e a modelagem de cidades em 3D.

Como usar o Pointley para automação

Agora que já apresentamos alguns exemplos práticos do uso da IA, vamos falar um pouco sobre como você pode aproveitar o Pointley para automatizar suas próprias análises de nuvens de pontos 3D. O Pointley é uma plataforma web baseada em nuvem que permite a classificação manual de nuvens de pontos. Além disso, também oferecemos serviços de consultoria e treinamento especializados para ajudar você a extrair o máximo potencial das suas nuvens de pontos.

Faça parte do programa beta do Pointley

Estamos atualmente recrutando usuários para participarem do programa beta do Pointley. Como beta tester, você terá acesso gratuito à plataforma e poderá experimentar as funcionalidades avançadas de automação de classificação de nuvens de pontos. Se você possui dados de nuvens de pontos e está interessado em participar, entre em contato conosco através do link fornecido no chat.

Agradecemos a sua participação neste webinar e estamos ansiosos para receber suas perguntas. Vamos agora passar para a próxima fase do webinar. Obrigada!

Perguntas Frequentes (FAQ)

Q: Quantos dias em média são necessários para treinar o modelo de IA?

Para treinar o modelo de IA, é necessário de quatro a cinco dias. Esse processo pode ser acelerado utilizando-se várias máquinas de processamento paralelo.

Q: É possível utilizar o Pointley para detectar objetos subaquáticos, como contêineres e rochas, em nuvens de pontos batimétricas?

Sim, o Pointley pode ser utilizado para detectar objetos subaquáticos em nuvens de pontos batimétricas. No entanto, é importante ressaltar que a qualidade da detecção depende da qualidade da varredura e que nem todos os objetos poderão ser distinguidos apenas pela análise da nuvem de pontos.

Q: É possível utilizar o Pointley para detectar tubulações e conduítes internos?

Sim, o Pointley pode ser utilizado para detectar tubulações e conduítes internos. A precisão dessa detecção dependerá da qualidade da varredura e da capacidade da IA de distinguir as características visuais desses objetos. É importante ter em mente que a varredura precisa fornecer informações suficientes para permitir a detecção.

Q: Quais métodos ou métricas podem ser utilizados para validar as anotações e rótulos gerados manualmente?

Para validar as anotações e rótulos gerados manualmente, pode-se utilizar um processo de verificação manual em que várias pessoas analisam e comparam as anotações. Além disso, verificações de qualidade podem ser realizadas analisando-se as diferenças entre as anotações e os resultados esperados. É importante garantir que o catálogo de anotações seja bem definido e que o processo de geração de dados de treinamento seja cuidadosamente acompanhado.

Q: Quantas horas são necessárias para concluir um projeto de detecção de mudanças?

A duração de um projeto de detecção de mudanças pode variar dependendo do tamanho e da complexidade da área estudada. Em média, um projeto desse tipo pode exigir entre um mês e três meses para ser concluído. É importante ressaltar que a maior parte do tempo é dedicada à geração de dados de treinamento, enquanto o processo de detecção de mudanças em si pode ser realizado de forma mais ágil.