Eu vou automatizar o processamento, classificação e extração de dados de nuvem de pontos lidar

Algumas informações foram traduzidas automaticamente.

Reino Unido

Eu falo Inglês, Francês, Espanhol

Engenheiro de Visão Computacional e Reconstrução 3D

Sou engenheiro de Visão Computacional e Reconstrução 3D, especializado em processamento de dados de LiDAR, modelagem de point cloud e sistemas 3D em tempo real para engenharia, robótica, mapeamento e ...
Sobre este Serviço

Vou automatizar seu fluxo de trabalho de processamento de nuvem de pontos LiDAR para transformar dados brutos de varredura em informações organizadas, classificadas e prontas para análise.


Serviços Incluem:

  • Classificação de solo e não solo
  • Separação de edifícios, vegetação, veículos e objetos
  • Remoção de ruído e outliers
  • Filtragem e segmentação de nuvem de pontos
  • Extração de recursos e coordenadas
  • Processamento automatizado em lote
  • Exportação de dados estruturados


Trabalho com processamento de LiDAR, automação de nuvem de pontos, classificação de nuvem de pontos, scripting de LiDAR, processamento de dados 3D, LAS, LAZ, PLY, PCD, classificação de solo, filtragem de pontos, segmentação de pontos, extração de objetos, extração de recursos, processamento de varredura, análise espacial, transformação de coordenadas, análise de elevação, limpeza de nuvem de pontos, processamento em lote e conversão de dados de LiDAR.


Esses fluxos de trabalho são úteis para topografia, construção, inspeção de infraestrutura, mapeamento, AEC, análise de terreno, silvicultura, robótica, varredura industrial e pesquisa.


Se você precisa de um script de processamento, fluxo de trabalho de classificação, ferramenta automatizada em lote ou pipeline personalizado de dados de LiDAR, posso criar uma solução de acordo com seu formato de dados, requisitos de processamento e saída desejada.

APIs:

IA de Visão Computacional da Microsoft

Amazon Rekognition

Especialidade:

processamento de imagem

Linguagem de programação:

Python

R

MATLAB

Colab

MLflow

Ferramentas:

caderno Jupyter

opencv

fluxo tensor

MLflow

Frameworks:

Scikit-learn

DeepPy

Google ML Kit

keras

PyTorch