空间建模

我们创建空间的精确三维副本并测量物料体积。我们使用LiDAR、IP摄像头和神经网络开展工作——从虚拟参观到仓库自动盘点。

«精确的数字副本是一种用于分析、库存控制和流程优化的工具。»

我们做什么

我们对空间进行数字化，并测量物料体积。LiDAR提供毫米级精度，摄像头带来照片级真实感，计算机视觉在无人参与的情况下完成自动测量。 追求最高精度时，我们使用LiDAR。我们扫描办公室、仓库、生产车间。输出形式是通过Unreal Engine或3D高斯泼溅生成的交互式3D模型，用于虚拟参观、员工培训和变更规划。 需要持续监测时，我们使用普通IP摄像头。计算机视觉分析画面，在仓库、自卸车、传送带上计算散装物料的立方米数。成本更低，更易扩展。

技术

激光扫描（LiDAR）以毫米级精度生成数百万个点。工业型号在40米距离内工作，水平视场360°，帧率每秒10帧。 3D高斯泼溅是一种相对较新的生成照片级真实3D模型的技术。它比经典方法运行更快，能很好地呈现半透明和反光表面。结果加载迅速，在低端设备上也能流畅运行。 我们使用计算机视觉进行自动盘点——分析IP摄像头的视频流。系统构建散装物料表面的3D模型并计算体积。误差±2%-5%。 大面积开放区域由无人机拍摄。按计划的自动飞行、摄影测量、带高程的精确地图。

LiDAR扫描

3D高斯泼溅

应用

体积测量

在封闭仓库中，天花板上的IP摄像头观察料仓和物料堆——砂、碎石、谷物、矿石。系统构建表面的3D模型并按立方米计算体积。数据持续更新。 露天仓库由无人机按计划巡航。摄影测量生成高程图，自动体积计算显示消耗和变化。 装载点上方的摄像头记录自卸车车厢和车皮的装载情况。与称重系统集成，提供密度计算。 沿传送带的摄像头测量物料轮廓——产量、流量均匀性、偏差时的警报。

虚拟参观

对于消防安全培训，我们创建办公室或生产场所的交互式3D模型。员工在虚拟环境中学习疏散路线和灭火器位置。 新员工在入职前熟悉布局——工位、食堂、需要去的车间。 客户或投资人无需到现场，即可从世界任何地点查看对象。

分析

3D模型显示仓库中货物摆放的效率。布局优化可将容量提升15%-30%。 热力图揭示人员和设备流动的瓶颈。路线重新规划缩短作业时间。 随时间比较模型可展示变化——什么已到达，什么已离开。

当前库存、历史、图表。临界水位时的通知。用于与ERP和SCADA集成的API。

实践案例

工业对象：16台LiDAR

大型化工厂，装有散装物料的筒仓。任务——以2%精度测量体积，将数据集成到工厂的计量系统中，全天候运行。 我们在筒仓上方的行车上安装了16台LiDAR。每台扫描各自的区域，数据合并为统一的点云——每秒20万次测量。算法过滤噪声，构建表面的3D模型并计算体积。 关键难点是标定。LiDAR以自身坐标系输出数据，摄像头以其自身坐标系。通过两阶段算法进行配准：先通过特征点粗对齐，再用迭代方法（ICP）精调。

入职用虚拟参观

办公室和仓库。新员工需要在第一天之前了解布局。LiDAR扫描，通过3D高斯泼溅处理——输出带提示的交互式模型：灭火器位置、疏散路线、工位。 人力资源部门节省入职时间。安全部门确信员工了解疏散路线。

流程

下一个

可观测性

项目的眼睛和神经系统：指标、日志、跟踪和私有前端监控，以了解"为什么"，而不仅仅是"什么失败了"。

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