Data и AI-инструменты
Автоматизация классификации LiDAR, PointNet++, графовые нейросети и контроль результатов на реальных данных.
Соединяем инженерный опыт с data- и AI-инструментами: PointNet++, графовыми нейросетями и автоматизацией классификации.
Используем модели как ускоритель первичной обработки. Проверяем геометрию сцены, редкие классы и границы объектов; итоговую ответственность за классификацию сохраняет специалист.
Задача
Сократить объём повторяющейся ручной обработки геоданных и сделать результат воспроизводимым, сохранив инженерный контроль там, где модель встречает редкие классы или неоднозначную геометрию.
Входные данные
Для постановки работы нужны примеры данных, описание целевых классов и ожидаемого результата, а для обучения — проверенная разметка подходящего состава. Доступность и качество материалов оцениваем до выбора метода.
Как строится работа
- Формулируем измеримую задачу и определяем данные для проверки подхода.
- Готовим обработку, обучаем или настраиваем модель и проверяем её на отделённой выборке.
- Разбираем ошибки, уточняем процесс и передаём инструмент вместе с понятной схемой контроля.
Результат
В зависимости от задачи результатом становится настроенный процесс подготовки или классификации данных, проверенный набор выходных материалов и описание границ применимости. Точный способ передачи согласуется для конкретного проекта.
Контроль качества
Проверяем результат на данных, не использованных для настройки, и отдельно просматриваем редкие классы, границы объектов и сложные сцены. Решения модели не принимаются без предусмотренного проектом контроля специалиста.