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Inteligencia Artificial 

 
 

ALCANCE

Una vez generado un modelo de aprendizaje con la confianza necesaria para un proyecto, puede utilizarse para procesos de gran envergadura pudiendo replicar el mismo procesamiento en cientos de hectáreas fácilmente.

REDUCCIÓN DE TIEMPO.

Apoyados en el gran poder de procesamiento disponible la inteligencia artificial nos ayuda a reducir el tiempo en tareas repetitivas como clasificación de puntos o Vectorización de imágenes

AUTOMATIZACIÓN:

Los procesos repetitivos pueden ser la parte del proyecto que más personal requiere, automatizar dichos procesos puede ahorrar tiempo y dinero manteniendo la precisión y calidad de los productos

APLICACIONES

Este tipo de procesamientos puede utilizarse tanto para procesos 2D como vectorización de construcciones o caminos, análisis Multiespectrales y también procesamientos 3D como clasificación de nube de puntos, cálculo automatizado de volúmenes, entre otros.

Vectorización automatizada

 Utilizando redes neuronales convolucionales se puede aumentar la productividad en procesos cartográficos de vectorización hasta del 1000% contando además que puede seguir el proceso por 24 horas seguidas. Por ejemplo: en catastro anteriormente se vectorizaban entre 150 y 200 construcciones al día por persona (dependiendo de la complejidad), ahora, con procesamiento de RNC se obtienen 2,000 vectorizaciones en una jornada de 10 horas.

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Clasificación de nube de puntos

Con el boom de las nubes de puntos en los últimos años se ha vuelto mas común la necesidad de poder obtener, manejar y utilizar información proveniente de nubes de puntos mismas que vienen cada vez de fuentes mas diversas. Con el uso de aprendizaje de máquina, podemos enseñar a un programa para que detecte las características necesarias para poder asignar una clasificación con un grado de confianza mucho mayor al que actualmente ofrece la mayoría de los softwares que utilizan un solo aprendizaje para asignar valores a todos los casos de sus clientes. Con nuestro servicio, cada modelo utiliza clasificación asignada por el usuario para entrenar un nuevo modelo y clasificar de una mejor manera.

Agricultura de precisión

El uso de imágenes Multiespectrales de cada vez mas bandas aumenta las posibilidades de encontrar detalles cada vez mas sutiles que nos permitan encontrar información mas específica sobre nuestros cultivos. Utilizando en nuestros procesos los datos obtenidos de forma empírica con imágenes aéreas y correlacionando dichos resultados con las muestras físicas y su interpretación por personal experto en el tipo de cultivo podemos anticipar en mucha mayor medida la interpretación en los vuelos subsecuentes, identificando no sólo estrés vegetativo si no acertando ya a una causa en específico.

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