
电力线路智能巡检
利用地表精细模型进行电力线树障与地表沉降分析,保障电力安全。已完成陕西电网项目。
多种类空间点云自动感知和提取技术,利用空间数据的三维特性,对空间物体进行全自动准确识别与重构。
在空间离散的基础上构建空间关系模型,底层以 AI 分析为核心,构建特征提取与目标体识别能力。
概念 在空间离散的基础上构建空间关系模型。
实现 底层构建基于 AI 分析的特征提取和目标体识别:
基于 AI 分析的特征提取和目标体识别技术,自动从海量点云数据中识别建筑物、地形、植被等目标体,实现智能化的数据感知与理解。
大数据统计分析方法,支持 QA/QC 质量控制、Regression 回归分析等,确保数据处理的准确性与可靠性,为决策提供数据支撑。
基于人工智能芯片的并行计算模块,极限发挥物理性能与逻辑算力,实现每秒 5 万点的精确模型提取与目标识别。
统一管理多源异构空间数据,支持从 InSAR 到正摄、倾斜摄影和激光雷达等多种数据采集手段的融合处理。
从数据接入到成果输出,覆盖提取、重构、校准、滤波与平台输出的全流程实用能力。
分钟内完成数千万点运算,高效输出高精度地表精细模型。
数千万点 · 分钟级全自动单体化识别、矢量重构与材质外表生成,并自动赋予色彩。
全自动校准、对比统计、数据修复与设备修复;具备双向验证手段,精度满足 0.001°(与设备及飞行相关),有效提升设备、数据精度与利用率。
精度 0.001°支持 LAS、GeoTiff 等多种格式,适用于激光雷达、摄影测量、InSAR 等多种遥感设备的空间数据。
LAS · GeoTiff适配多种空间地理、气象与遥感设备的杂波特征,自动、高效、准确地分析与滤除杂点,操作简便。
界面浏览与操作快捷便利,支持 GIS、CAD 等多种平台的模型输出。
GIS · CAD从原始点云到带正射纹理的三维实体模型,全流程自动完成:点云 → 初始曲面 → 面片合并 → 正射纹理。

机载激光扫描获取的高密度三维点云。

自动从点云重建建筑初始曲面模型。

自动单体化与面片合并,生成规整实体模型。

自动映射正射影像纹理,输出真实感三维模型。
从测绘制图到智慧巡检、地质灾害、农业环境,云集建模已在多行业完成大批量、多地区的数据验证。

利用地表精细模型进行电力线树障与地表沉降分析,保障电力安全。已完成陕西电网项目。

潜在灾害分析与排查:孔洞渗漏、植被下隐性空洞与裂缝,可计算孔洞的深度、孔径和距离。

水陆边界提取、水陆变化对比分析与水域高程模型,对水域和水陆边界判别准确。

高密度精确激光束穿过树木、灌木、草的缝隙直达地表,精确识别植被下的真实地面。

高精度地表精细建模,可表现的特征在 0.15M 以内,精度正从 10 厘米级向厘米级推进。

大范围数据的特征自动提取与矢量化,快速生成城市级白模成果。

利用地表目标体的空间相似性,进行全自动对比和拟合,支撑变化检测与质量分析。
每秒 5 万点:基于消费级 GPU 实现专业级实时计算性能,在成本、功耗、空间上完全满足实用与推广条件。
自主知识产权 · 软件著作权 · 检测报告 · 荣誉资质。





专注于多种类空间点云的自动感知与提取技术,以完全自主研发的《云集建模》为核心,为测绘、电力、地质灾害、能源等行业提供智能空间数据解决方案。