Grâce aux techniques de suivi d’éléments, d’ajustement de faisceau, de corrélation, mais aussi de nuages de points et de mesh, imajing permet à ses clients d’évoluer dans un environnement reconstruit en 3D.
imajing a développé un pipe-line complet autour du deep learning pour analyser tout type de relevé publié sur imajnet®.
imajing enrichit en permanence ses modèles et renforce ses algorithmes d’apprentissage et de reconnaissance pour automatiquement identifier, caractériser et géo-référencer tous les équipements visibles sur les zones parcourues.
Ce traitement est particulièrement adapté aux grands volumes et grands linéaires où beaucoup d’équipements sont à géo-référencer. Nous proposons aujourd’hui un modèle équipements ferroviaires, un modèle signalisation verticale routière, un modèle sur les affleurants de réseaux et un modèle sur l’éclairage public.
Dans une approche de collecte récurrente, l’IA apporte également la détection automatique du changement d’un relevé à l’autre.
Afin de préserver la vie privée et respecter le RGPD, imajing a développé un algorithme d’anonymisation permettant de flouter le visage des personnes et les plaques d’immatriculation des véhicules visibles dans les images relevées.
