Inteligencia Artificial

Ipsilum supone un enorme salto hacia adelante en la producción cartográfica, cada vez más actualizada, detallada y de calidad

 

En SRM Consulting dentro de nuestra apuesta por la innovación, hemos desarrollado un sistema que consiste en el reconocimiento y segmentación de objetos cartográficos a partir de imágenes aéreas y otros datos multidimensionales.

Las tecnologías utilizadas se basan en Deep learning o aprendizaje profundo. Se trata de un sistema con redes neuronales artificiales formadas por capas encargadas de extraer características y patrones de las imágenes.

Esquema de entrenamiento y explotación IA

El módulo de Inteligencia Artificial (IA) integrado en Ipsilum es una solución completa que cubre desde la generación de datasets de entrenamiento hasta la creación de un modelo depurado de IA que ya esté disponible para su explotación. Tiene capacidades que permiten el reconocimiento y segmentación de objetos cartográficos a partir de imágenes aéreas y otros datos multidimensionales mediante la automatización de una gran cantidad de geoprocesos. Estos procedimientos se basan en el análisis de información genérica junto a información generada desde distintos tipos de fuentes como imágenes aéreas (PNOA, Drones), imágenes satelitales (Sentinel) o sensores embarcados en drones (IR, NVDI).

Para la explotación se tienen que distinguir dos fases claramente diferenciadas:

  • fase de entrenamiento 
  • fase de explotación de los modelos de predicción generados en la fase anterior

Fase de entrenamiento

todos los procesos de entrenamiento del modelo, que requieren gran cualificación y conocimientos orientados a la mejora de los parámetros de la misma y que para el presente proyecto ya están en funcionamiento

Fase de explotación

La fase de explotación puede realizarse de dos formas :

Modo ingeniería

Aporta una gran flexibilidad en la selección de los modelos de identificación de entidades y en los parámetros que deben de emplearse, pero requiere de conocimientos básicos de Inteligencia Artificial y de la definición de cada uno de los parámetros, este modo es el idóneo para identificar y analizar los resultados al aplicar fuentes de datos distintas a las usadas en el entrenamiento de los modelos.

Modo profesional

Está orientado al uso de las capacidades identificación de entidades por cualquier tipo de usuario, sin necesidad de disponer experiencia o preparación, para su uso sólo es necesario marcar la zona de interés de búsqueda y seleccionar los tipos de elementos a identificar ( casas, carreteras, piscinas, etc.), y una vez finalizado el proceso de identificación de los entidades encontradas en la imagen el sistema envía un correo electrónico al usuario.

La información obtenida puede ser utilizar tanto para realizar una actualización automática de cartografía ya existente que se retroalimentaría con esa cartografía producida por inteligencia artificial, como para, a partir de su comparación con la cartografía existente, detectar los cambios que se han producido. Como se puede observar en el siguiente diagrama, las zonas que se detecten con un nivel de cambio elevado se podrían revisar o incluso modificar automáticamente mediante geoprocesos ejecutados en la cartografía existente.

¿Qué ventajas tiene el uso de la Inteligencia Artificial en la producción de cartografía?

Todo en la nube. No es necesario instalar ningún software y tanto la petición de la operación, como recepción de los resultados puede realizase desde cualquier dispositivo ( ordenador, tableta, teléfono)

Reducción de tiempos y costes. Se detectan objetos cartográficos en cuestión de minutos. No solamente disminuye el tiempo de trabajo invertido, sino también los recursos humanos necesarios

Aumento de la productividad y de la eficiencia operativa. Se automatizan tareas repetitivas que conllevan una gran carga de trabajo, favoreciendo así un mejor reparto y aprovechamiento de los recursos

Mejor calidad de los datos. Se detectan objetos que para un operador pasarían desapercibidos; se trabaja con mayor precisión en escalas menores, sin que repercuta en un coste computacional mucho más alto

¿Qué somos capaces de detectar?

Ipsilum se ha entrenado para localizar objetos cartográficos de cualquier tipo, como edificaciones, caminos, carreteras, postes de alta tensión, piscinas, etc. Algunas entidades requieren de la utilización de algoritmos geométricos adicionales para la optimización de la forma. También se ha entrenado un modelo para la detección de cambios en la cartografía.

Por otro lado, el sistema es flexible de forma que se pueden entrenar nuevos modelos para la detección de nuevas entidades cartográficas.

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