施，并解决其主要瓶颈之一

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数字孪生的高成本。并标记构成工业基础设施的 3D 元素。 阶段1 该项目的第一阶段已经完成，重点是点云到 3D 转换工具。Spot 机器人与徕卡传感器一起使用来扫描工业设施并获取点云。为此，我们开发了渐进式渲染查看器，能够流畅地显示这些大点云。此外，人工智能算法已在点云上实施，以识别复杂的物体，一旦识别，即可获得工业标准格式（例如 BIM 和 CAD）的 3D 模型。 阶段2 在第二阶段，我们正在扩展对象检测工具的能力，其中提出了两条研究方向： 合成数据生成：解决了人工智能。

模型识别物体时缺乏数据的主要问题。为此，正在开发一种合成生成器，它能够创建大量标记的虚拟场景，并用它来训练模型。为了提高合成数据的真实性，正在详细研究表征工业环境中元素的不同条件和变化参数。生成的所述合 南非电话号码数据 成数据将用于重新训练无监督机器学习模型，用于工业环境元素的自动识别。 扩展该工具用于对象几何重建的功能：采用了两种新机制，可提高 3D 和 BIM 对象生成的自动化程度，这是该工具最显着的优势和创新之一，可能会节省无数时间在此过程中的手工工作。 将来，第三阶段将开始，我们将。



寻求扩展该工具识别纹理和行为的能力。出于所有这些原因，该项目通过生成 3D 数据来创建数字孪生来响应工作方法的变化，为希望加速其基础设施数字化和现代化迈向新范式的工业公司提供了一个非常有用的工具。 。 如果您想了解更多关于我们的创新项目，请订阅我们的时事通讯！ 该计划由工业、商业和旅游部在 AEI 支持计划内资助，旨在帮助提高西班牙工业的竞争力，并通过复苏、转型和复原计划获得欧盟的支持数字孪生和网络安全：充分利用它们的力量 分享 鸣叫 数字孪生提供什么？ 什么是网络数字孪生？ 。