El seminario web también está disponible en español y chino.
Qué aprenderá:
- Estructuración de datos de drones para grandes proyectos
- Seguimiento del progreso en la obra mediante ortomosaicos y elevaciones
- Cálculos de volumen de desmonte y terraplén
- Generación de MTD real
- Conversión de ortomosaicos en planos vectoriales para Civil3D
- Detección automatizada de objetos y segmentación de terrenos.
ATLAS para ingeniería civil
Olvídese de las tareas manuales en el seguimiento de obras. ¡Comparta datos de forma segura con un solo clic! ATLAS es una plataforma digital basada en inteligencia artificial que ayuda a realizar un seguimiento más eficiente del progreso de la construcción mediante la automatización de la detección, el conteo y la segmentación de terrenos con detectores de IA. ATLAS cuenta con su propio motor de IA, que aprende de la actividad de los usuarios y automatiza las tareas habituales de construcción y mantenimiento.
- Informes de construcción puntuales
- Mejora el trabajo en equipo y la coordinación
- Los datos confidenciales están protegidos.
Preguntas frecuentes
P: ¿Cómo coopera Atlas con otras soluciones de IA? ¿Es solo una API sencilla?
R: Contamos con nuestro propio motor de IA; técnicamente podemos proporcionar acceso a una API, pero actualmente no utilizamos soluciones de IA de terceros. No obstante, para ATLAS en instalaciones locales, puede integrar su propio modelo de IA.
P: ¿Es compatible con la detección de cambios sobre los archivos DWG de las capas de planificación?
R: Los formatos de archivo DWG no son compatibles. Los formatos admitidos actualmente son:
Imágenes: JPEG, PNG
Ortomosaicos: GeoTiff
Modelos digitales de superficie (DSM): GeoTiff
Dibujos técnicos vectoriales en DXF
Vídeos de movimiento completo en MPEG-TS
P: ¿Qué hay de las secciones transversales?
R: Tenemos previsto lanzarlo en el primer o segundo trimestre; actualmente estamos en fase de diseño.
P: ¿Tenemos acceso a sus conjuntos de datos de aprendizaje profundo o a los de otros? Un coche o un árbol para ustedes será lo mismo para todos nosotros...
R: No utilizamos los conjuntos de datos de nuestros clientes para entrenar ningún detector. Valoramos la privacidad de nuestros clientes y no compartimos sus conjuntos de datos.
P: ¿Atlas reconoce las geocoordenadas de un archivo CAD o siempre es necesario georrectificar manualmente los archivos DXF? ¿Habrá soporte para datos BIM próximamente?
R: Los formatos de datos de entrada admitidos actualmente por ATLAS son PNG, JPEG, GeoTiff, DXF, KML y LAS.
P: ¿Podemos utilizarlo para tareas de inspección industrial, con anotación e informes automáticos, etc., por ejemplo, un flujo de trabajo tipo Pix4D inspect?
R: Sí, si no trabaja con ortomosaicos sino con imágenes individuales, puede entrenar la detección de ciertos objetos en estas imágenes y luego filtrar los archivos de imagen necesarios.
P: ¿Son compatibles con la nueva cuadrícula israelí?
R: Cualquier SRC de EPSG que no esté en desuso / sí
P: Supongo que la configuración del servidor que se muestra, ¿es su solución en la nube o solo un ejemplo para ejecutar ATLAS?
R: Las especificaciones que vio en el seminario web eran solo un ejemplo del hardware necesario para ejecutar ATLAS On-Premises. Puede encontrar más respuestas sobre las preguntas frecuentes de ATLAS On-Premises en este enlace: …
P: AMD 5950 / GPU 3080 ¿Es suficiente para un servidor?
R: La configuración depende de la cantidad de datos que desee almacenar y procesar, pero la configuración mínima puede consistir en 3 nodos:
Servidor principal: Linux Ubuntu, Core i9 (6 núcleos), 32 GB de RAM, 512 GB SSD, Ethernet de 1 Gbit.
Servidor con GPU: Linux Ubuntu, Core i9 (6 núcleos), 64 GB de RAM, 512 GB SSD, Ethernet de 1 Gbit, Nvidia RTX2080Ti.
NAS: depende del tamaño del almacenamiento
Con las especificaciones que ha proporcionado debería funcionar, pero, de nuevo, la configuración depende de la cantidad de datos que desee almacenar y procesar.
P: Tengo que irme ahora, pero ¿se puede realizar la detección imagen por imagen o solo basándose en ortomosaicos?
R: ATLAS permite a los usuarios cargar archivos de imagen separados y mapas Geotiff generados en otros programas (como Pix4D, Metashape u otros). Cabe mencionar que ATLAS también puede crear mapas a partir de imágenes sin procesar.
P: ¿Es posible identificar diferentes áreas con una cámara térmica y calcularlas usando IA en Atlas?
R: Sí, si trabaja con JPEG; si utiliza archivos Geotiff, todavía no, pero estamos planeando añadir esa función para este formato también.
P: ¿Están tomando medidas para comercializar el producto al gobierno de EE. UU.? Los drones DJI están en una lista de prohibición.
R: En el caso de ATLAS, puede utilizar cualquier tipo de dron o usar imágenes satelitales y cargarlas en ATLAS. En el caso de UgCS, existen otras opciones para elegir y realizar vuelos con otros drones, y no estamos limitados únicamente a los drones DJI.
P: ¿Qué tipo de medición volumétrica tienen o planean tener? (Inteligente, banco, estudio previo, plano...)
R: En este momento realizamos cálculos de volumen simples para áreas específicas y en nuestra hoja de ruta tenemos contempladas varias funciones para diagramas de secciones transversales y 3 superficies.
P: ¿Existen integraciones con la plataforma ArcGIS? Estamos especialmente interesados en cómo aprovechar la salida de IA/ML de Atlas en ArcGIS Online.
R: ATLAS genera archivos JSON y otros formatos vectoriales que pueden utilizarse en ArcGIS Online. Actualmente no existe una función de un solo clic para esto, pero tenemos varias integraciones y simplificaciones en nuestra hoja de ruta.
P: ¿Qué hay de la captura de realidad?
R: ATLAS cuenta con una arquitectura escalable. Por lo tanto, cualquier motor de fotogrametría que admita una interfaz de comandos o nuestra API puede integrarse en ATLAS.
P: ¿Es compatible con el sistema operativo de iPad/iPhone?
R: ATLAS es una aplicación web y su interfaz es como la de cualquier sitio web habitual, pero para pantallas pequeñas hemos reducido el número de funciones disponibles, ya que es imposible realizar tareas complejas en pantallas pequeñas usando solo los dedos.
P: ¿Es adecuado también para crear datos de entrenamiento para la clasificación de cultivos?
R: Sí, puedes entrenar múltiples detectores para identificar cultivos específicos.
P: ¿Tienen previsto ampliar la capacidad del servidor? Con solo 12 núcleos, veo que los proyectos grandes tardan mucho en procesarse.
R: No estamos limitados por el número de núcleos. Podemos utilizar todos los que tengas. En general, puedes usar varios PC para aumentar el rendimiento, entre otras opciones.
P: ¿Puede la IA detectar tipos de plantas, como árboles o hojas de mango, en un entorno como el de Picterra?
R: La respuesta general es sí, solo debes prestar atención al GSD.
P: ¿Atlas está alojado en Amazon, Azure o alguna otra plataforma de alojamiento en la nube?
R: Actualmente utilizamos Amazon.
P: ¿Podemos especificar muchas áreas con vegetación e interpolarlas todas?
R: Sí, es posible.
P: ¿ATLAS funciona en línea o es necesario instalarlo en el ordenador?
R: ATLAS funciona en línea, pero existe la opción de instalarlo en la infraestructura cerrada de la empresa si es necesario por motivos de seguridad.
P: ¿Y son compatibles ahora con el Mavic Air 2?
R: En ATLAS puedes cargar datos de cualquier tipo de dron. El software de planificación de misiones y control de vuelo UgCS no es compatible con el Mavic Air 2. Compatibilidad con lector de pantalla activada.
P: ¿Son compatibles con el Autel Evo 2 Pro RTK?
R: Para ATLAS, puede cargar datos de cualquier tipo de dron. El software de planificación de misiones y control de vuelo UgCS ahora ofrece la opción de exportar misiones en formato .kml, compatible con Autel Evo 2.
¿Podemos usar Atlas en un sistema sin conexión a internet?
Atlas on Premises puede utilizarse sin conexión a internet.
P: ¿Son compatibles con el Matrice 300 RTK?
R: Para ATLAS, puede cargar datos de cualquier tipo de dron. En cuanto al software de planificación de misiones y control de vuelo UgCS, recientemente hemos lanzado la versión BETA de UgCS para DJI (2.28.87) para dispositivos Android, la cual es compatible con el M300. Ya está disponible en nuestro sitio web. ¡Por favor, utilícela con PRECAUCIÓN!
P: Por ejemplo, ¿cuántos conjuntos de datos han procesado para entrenar a la IA y cuánto trabajo humano se realiza en dichos conjuntos de datos?
R: Depende del objeto que vaya a analizar y de la calidad final del proceso de análisis. Puede consultar algunos casos de uso que hemos publicado en nuestro sitio web para obtener más información sobre el proceso y el tiempo necesario para obtener los resultados finales.