POINTLY Angebotsübersicht: 3D-Puntkwolken
Individuelle 3D-Punktwolken-Dienstleistungen
Individuelle 3D-Punktwolken-Dienstleistungen
Sie können unsere unten stehenden Services frei zu einer durchgängigen Datenpipeline kombinieren oder genau die Services auswählen, die Sie brauchen. Wir begleiten Ihr 3D‑AI‑Projekt mit dem passenden Service und unterstützen Sie bei der Umsetzung.
Nutzen Sie die langjährige Erfahrung der Supper & Supper GmbH – dem Unternehmen hinter Pointly –, das KI-Lösungen auf Basis neuester Entwicklungen in neuronalen Netzen und Machine Learning entwickelt.
Wenn Sie einen konkreten Anwendungsfall haben, beraten wir Sie gern zu einer maßgeschneiderten Lösung.
Pointlys Angebot für Punktwolken.
Manuelle Klassifzierung
Flexible Beauftragung von Klassifizierungssaufgaben über unser skalierbares Partnernetzwerk. So erhalten Sie schnell präzise klassifizierte Daten.
Individuelles KI-Modell
Ein speziell für Sie trainiertes KI-Modell optimiert für Ihre Punktwolken-Klassifikation. Die Modelle lassen sich über API in bestehende Systeme einbinden oder können direkt über die Pointly Plattfrom genutzt werden.
Objekterkennung
Automatisierte Identifikation und Klassifikation einzelner Objekte in 3D-Punktwolken mittels leistungsstarker Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz.
Analyse
Automatisierte Auswertung geometrischer Eigenschaften wie Distanzen, Volumina und Objektkategorien zur Ableitung verwertbarer Informationen.
Datenkonvertierung
Ausgabe der Ergebnisse in Formaten wie Kartenlayern oder CAD-Dateien, angepasst an gängige Planungstools und Systeme.
Punktwolken-Managementsystem
Nutzen Sie Pointly zum Speichern und Verwalten Ihrer Punktwolkendaten. Als Enterprise-Lösung mit rollenbasierten Zugängen und einer nutzerfreundlichen Oberfläche eignet sich Pointly ideal zum sicheren Speichern und Verwalten Ihrer Punktwolkendaten in einer ISO-zertifizierten Cloud-Umgebung.
Anwendungsbeispiele.
Unsere Services lassen sich zu stabilen und skalierbaren KI-Prozessen kombinieren.
Erfahren Sie, wie wir die Transfer-Learning-Technik genutzt haben, um unseren Airborne Laser Scan Classifier für einen Datensatz der Stadt Helsinki zu optimieren. Dank unserer erfolgreichen Zusammenarbeit kann die Stadt nun ihr Digital-Twin-Projekt nutzen, um die gesamte Stadt zu digitalisieren.
Erfahren Sie mehr über unsere erfolgreiche Zusammenarbeit mit Digitale Schiene Deutschland und der automatischen Klassifizierung von Objekten entlang der Eisenbahninfrastruktur.
Haben Sie sich jemals gefragt, wie skalierbar unsere Pointly-Plattform ist und ob es möglich ist, eine ganze Stadt zu verarbeiten? Dank dieser Zusammenarbeit erhalten Sie eine klare Antwort: Ja!
Die automatisierte Erstellung von CAD-Modellen aus 3D-Autobahnscans
Ziel dieses Projektes war, die Generierung von CAD-Modellen aus Punktwolken mit Hilfe von Deep Learning zu automatisieren.
Die automatisierte Kennzeichnung von Punktwolken aus Autobahnscans
Das Ziel dieses Infrastrukturprojekts war es, die Beschriftung von Punktwolken mithilfe von Deep-Learning-Modellen vollständig zu automatisieren.
Die neue Art, BIM-Modelle aus 3D-Punktwolken zu generieren
Wir haben ein BIM-Modell aus photogrammetrischen Punktwolken mit zusätzlichen Flächenattributen für Dächer und Wände erstellt.
Erstellen eines Straßenbestandsverzeichnisses aus Punktwolken mithilfe von KI
Ziel ist es, Straßengüter in Punktwolken zu erkennen und Straßenschilder zu klassifizieren, um sie präzise in einem GIS-System abzubilden.
Die automatisierte Durchführung einer Waldinventur
Das Ziel war, die genaue Identifizierung von Baumkronen in der Punktwolke und die Trennung einzelner Bäume mit den entsprechenden Bestandsdaten zu ermöglichen.
Labeling Service: (Manuelle Klassifizierung als Service)
Sie benötigen große Mengen an Punktwolken-Daten manuell klassifiziert, möchten das aber nicht selbst übernehmen?
In Zusammenarbeit mit führenden Anbietern von Labeling-Dienstleistungen bietet Pointly Zugriff auf skalierbare und erfahrene Annotationsteams. So können Sie flexibel manuelle Klassifizierung beauftragen. Sie entscheiden, ob Sie das Projekt selbst steuern oder ob wir die komplette Abwicklung übernehmen und Ihnen die fertigen Daten liefern. Durch den Einsatz dieser Services hat Pointly bereits in zahlreichen Projekten eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit erzielt.
Dank intelligenter Vorauswahlwerkzeuge von Pointly erhalten Sie Ergebnisse deutlich schneller als bei vergleichbaren Dienstleistungen.
Individuelle KI-Modell zur automatischen Klassifizierung.
Sie suchen nach einer Möglichkeit, Ihre Punktwolkendaten automatisiert zu klassifizieren?
Dann ist der Custom-Classifier-Service von Pointly genau das Richtige für Sie!
Mit diesem Service erhalten Sie ein speziell auf Ihren Anwendungsfall angepasstes neuronales Netzwerk, das Punktwolkenprojekte vollautomatisiert klassifiziert. So sparen Sie viel Zeit gegenüber der manuellen Klassifizierung und können sich auf die Arbeitsschritte konzentrieren, die Ihren Daten den größten Mehrwert bringen.
Detection Services.
Sie möchten noch mehr Informationen aus einer Punktwolke gewinnen?
Automatische Klassifizierung von Punktwolken
Nach der erfolgreichen Klassifizierung folgt die Instanzsegmentierung: Innerhalb einer Klasse – zum Beispiel „Haus“ – werden einzelne Objekte voneinander getrennt. So können beispielsweise mehrere Gebäude, die zuvor gemeinsam der Klasse „Haus“ zugeordnet wurden, als separate Instanzen identifiziert und analysiert werden.
Jeder Reflektionspunkt, der zur Klasse „Haus“ gehört, wird dieser Klasse automatisiert zugeordnet. Anschließend lassen sich alle Punkte der Klasse „Haus“ von anderen Punkten in der Punktwolke separieren.
Jeder einzelne Fall kann individuell behandelt werden. Sie können beispielsweise alle Häuser auflisten und sie einzeln auswählen, anstatt alle oder keines.
Automatische Instanzsegmentierung
Nach der erfolgreichen Klassifizierung folgt die Instanzsegmentierung: Innerhalb einer Klasse – zum Beispiel „Haus“ – werden einzelne Objekte voneinander getrennt. So können beispielsweise mehrere Gebäude, die zuvor gemeinsam der Klasse „Haus“ zugeordnet wurden, als separate Instanzen identifiziert und analysiert werden.
Jeder Reflektionspunkt, der zur Klasse „Haus“ gehört, wird dieser Klasse automatisiert zugeordnet. Anschließend lassen sich alle Punkte der Klasse „Haus“ von anderen Punkten in der Punktwolke separieren.
Automatische Instanzsegmentierung
Nach der erfolgreichen Klassifizierung folgt die Instanzsegmentierung: Innerhalb einer Klasse – zum Beispiel „Haus“ – werden einzelne Objekte voneinander getrennt. So können beispielsweise mehrere Gebäude, die zuvor gemeinsam der Klasse „Haus“ zugeordnet wurden, als separate Instanzen identifiziert und analysiert werden.
Jeder Reflektionspunkt, der zur Klasse „Haus“ gehört, wird dieser Klasse automatisiert zugeordnet. Anschließend lassen sich alle Punkte der Klasse „Haus“ von anderen Punkten in der Punktwolke separieren.
Jeder einzelne Fall kann individuell behandelt werden. Sie können beispielsweise alle Häuser auflisten und sie einzeln auswählen, anstatt alle oder keines.
Analyse.
Aggregierte Auswertung
Auf Basis der automatischen Klassifizierung Ihrer Punktwolke können Sie Informationen gezielt zusammenfassen und filtern. Dabei werden unter anderem Flächenabdeckungen und Oberflächeneigenschaften ausgewertet, zum Beispiel:
- Höhe (Boden und Oberfläche)
- Abstand zur Erdoberfläche
- Grundrisse von Objektklassen
Objektbezogene Analyse
Auf Basis unseres Services zur automatischen Instanzsegmentierung lassen sich Informationen auf Ebene einzelner Objekte aus Punktwolken extrahieren. Dazu zählen zum Beispiel:
- Position
- Form
- Länge, Breite, Höhe
- Fläche
- Volumen
- Kleinste Begrenzungsrahmen
- Objekttyp
Konvertierung.
Sie können unsere Analyseservices mit passenden Konvertierungsservices kombinieren – je nachdem, in welchem Format Sie die Ergebnisse weiterverarbeiten möchten.
Punktwolken sind oft nur der Anfang in einer fortgeschrittenen 3D-Analyse-Pipeline. Die Ergebnisse unserer Analysen, ob gesammelt oder objektbezogen, lassen sich in weitere Datenformate überführen, die direkt in bestehende Workflows passen.
Deshalb bieten wir folgende Konvertierungsservices für Punktwolken an:
CAD-Daten
Da einzelne Instanzen von Objektklassen bis hin zu einzelnen Gebäudeteilen erkannt werden können, bieten wir dir automatisierte Konvertierungsservices für Punktwolken in CAD-Formate an.
Vektordaten
Objektgrundrisse oder Positionen lassen sich ideal als Shape-Layer darstellen und in GIS-Software weiterverarbeiten. Zusätzlich können objektspezifische Analyseergebnisse als Attribute mitgespeichert werden.
Rasterdaten
Eigenschaften wie Höhe oder Objektart lassen sich am besten als Rasterdaten abbilden, etwa in Formaten wie GeoTIFF, GeoJSON und anderen. Auch aggregierte Analyseergebnisse können so bereitgestellt werden.
Tabellendaten
Sie bevorzugen eine kompakte Übersicht Ihrer Punktwolkenobjekte? Auf Basis der Instanzen-Segmentierung erstellen wir Ihnen eine Tabelle mit allen Objekten, ihren Typen und weiteren Attributen wie Volumen.
Sonstiges
Sie benötigen einen PDF-Report, ein interaktives Dashboard oder eine Web-Integration?
Melden Sie sich mit Ihrer individuellen Anfrage – wir sorgen dafür, dass Ihre Daten im passenden Format dort ankommen, wo sie gebraucht werden.
