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A few weeks ago, we asked for user footage to train the computer vision software on our autonomous surface vessels (ASVs). Here's what our techs have been up to... since then! Once we are sent onboard video clips, we annotate the footage to teach our object detection model to recognize certain objects. This video is an example of the annotation process where our computer vision technician places bounding boxes around the objects in the frame. The images are then trained with alwaysAI's model training software, and checked for accuracy in the Object Detector app before re-training. Thanks to those who sent in footage! Together, we are building smarter, more efficient ASVs.

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CÓMO MEJORA LA DENOCIÓN LAS NUBES DE PUNTOS DE DRONE LIDAR. UN DOCUMENTO WEB mdInfinity mdInfinity ofrece software de alto valor para mejorar los flujos de trabajo de datos geoespaciales y la calidad de los entregables. En este artículo web, A Geometric and Probabilistic Point Cloud Denoising Algorithm,mdInfinity presenta los hallazgos y resultados del algoritmo de denoising mdInfinity aplicado a las nubes de puntos UAV LiDAR y fotogrametría. Una serie de comparaciones con un... método de denotising clásico ilustra el rendimiento del enfoque de mdInfinity en términos de denoising la capacidad y preservación de características geométricas complejas. UN DOCUMENTO WEB DE ALGORITMO DE DENOTIZACIÓN DE NUBE DE PUNTOS GEOMÉTRICO Y PROBABILÍSTICO Haga clic en la imagen de arriba para descargar el documento web mdInfinity Cuando se utiliza el dron Lidar, como el mdLidar3000DL aaS, para adquirir datos para crear entregas de nube de puntos siempre hay un grado de ruido que se debe tener en cuenta. El método de denotización desarrollado por mdInfinity tiene como objetivo reducir el nivel de errores aleatorios en una nube de puntos. Los errores aleatorios producen ruido mientras que los errores brutos producen valores atípicos que ningún modelo físico puede explicar. Por ejemplo, el error bruto puede ser un pájaro, o cualquier cosa que entró entre el sensor y el suelo. El ruido es el error en la medición del sensor. En resumen, los tres tipos de errores que afectan a la calidad de las nubes de puntos LiDAR son: Los errores sistemáticos generan incertidumbre que puede hacerse visible dentro de las superposiciones de tiras Los errores aleatorios de los sensores (IMU, GNSS, LiDAR) producen ruido de medición Los errores no modelados generan valores atípicos. El módulo de denotización mdInifinty reduce el nivel de ruido al tiempo que conserva los bordes y las características irregulares en la nube de puntos. La denoción consiste en eliminar el componente de alta frecuencia de la incertidumbre a lo largo de la superficie de un objeto. Por lo tanto, requiere el modelado de la superficie subyacente para cada punto. En este artículo web mdInfinity presentará los hallazgos y resultados de: El enfoque de mdInfinity para denoizar Resultados de denoción Comparación con otros métodos de denotización Cómo la denotación mejora la precisión del sistema LiDAR Resultados de la nube de puntos a partir de fotogrametría Conclusiones En general, aprenderá cómo la herramienta de notificación de mdInfinity es un método eficiente, capaz y adaptado para extraer información confiable de una nube de puntos ruidosa y puede proporcionar entregables con un nivel de precisión similar al que se podría obtener con un sensor de alta precisión. Para obtener más información sobre Denoising o para hablar con un representante de Microdrones,

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