3D-Dateninterpretation

Zur vollautomatisierten Segmentierung von Punktwolken setzen wir »Deep Learning Frameworks« ein, die auf Basis künstlicher neuronaler Netze arbeiten.

 

Full Waveform Signalauswertung

Durch die Kombination von LiDAR-Systemen mit intelligenter Full Waveform Signalauswertung bleibt kein Detail verborgen – sogar im Nebel oder Rauch.

 

Geometrische Dateninterpretation

Die Analyse der Geometrie und Position von Objekten verrät viel über deren Zustand.

 

Kognitive Dateninterpretation

Methoden des »Deep Learning« erlauben die automatisierte Analyse und Interpretation dreidimensionaler Punktwolken.

 

Multispektrale Dateninterpretation

Der spektrale Fingerabdruck unterschiedlicher Substanzen erlaubt Aussagen beispielsweise über den Feuchtegehalt von Oberflächen oder den Chlorophyll-Gehalt von Pflanzen. Kameras mit Farbfiltern oder multispektrale Phasenscanner liefern diese wichtige Zusatzinformationen und ergänzen so die geometrischen Messdaten.