1. Deep Learning for Native Point Clouds

Un nuovo algoritmo di classificazione automatica delle nuvole di punti utilizza le tecniche di deep learning più all’avanguardia e fornisce agli utenti un semplice accesso a risultati ad alta precisione tramite un modello pre-addestrato per sensori sia terrestri che aerei. Il modello è derivato direttamente dai dati della nuvola di punti per garantire le informazioni importanti sulle caratteristiche dei dati.

  1. Automated Accuracy Assessment

Il team ha migliorato lo strumento di valutazione dell’accuratezza esistente per integrare campioni di convalida derivati ​​da vettori e aggiunto tecniche per visualizzare l’accuratezza tramite una matrice di confusione per un singolo progetto o per più progetti in un’area di lavoro. Inoltre, sono stati aggiunti algoritmi di facile utilizzo per automatizzare il calcolo di preziose statistiche di accuratezza e matrici di confusione.

  1. Increased Native Vector Handling

Crati nuovi strumenti vettoriali nativi con un focus sulla linearizzazione vettoriale per migliorare l’estrazione di oggetti lineari. Inoltre, si denota un potenziato per le prestazioni della gestione delle tabelle degli attributi: sì, si può lavorare con le tabelle degli attributi in eCognition e ora anche meglio!

  1. Expanded Integration of Deep Learning Models

L’integrazione completa di Google TensorFlow SavedModel ora consente l’uso di modelli semantici, di segmentazione delle istanze e di rilevamento degli oggetti. Un nuovo algoritmo di segmentazione dell’istanza consente agli utenti di sfruttare i modelli salvati di terze parti e segmentare e classificare direttamente gli oggetti immagine, accelerando l’esecuzione di modelli di deep learning e ottenendo risultati significativi più rapidamente! L’esempio che segue mostra i risultati di un modello di rilevamento di oggetti di terze parti applicato ai dati dell’immagine di mappatura mobile Trimble MX9. https://docs.ecognition.com/Resources/Images/ECogResources/bordeaux.gif

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