{"id":2513,"date":"2022-07-18T19:04:17","date_gmt":"2022-07-18T19:04:17","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/?post_type=casos_de_uso&p=2513"},"modified":"2022-08-04T12:34:17","modified_gmt":"2022-08-04T12:34:17","slug":"monitorizacion-de-infraestructuras","status":"publish","type":"casos_de_uso","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/casos-de-uso\/monitorizacion-de-infraestructuras\/","title":{"rendered":"Monitorizaci\u00f3n de Infraestructuras con Im\u00e1genes de Sat\u00e9lites"},"content":{"rendered":"\n
Monitorizaci\u00f3n y vigilancia a partir de la integraci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes de datos disponibles y obtenibles a partir de im\u00e1genes de sat\u00e9lite, analizadas y tratadas mediante Deep Learning, para mejorar la gesti\u00f3n, reducir costes y aumentar la eficiencia de inspecciones de verificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
La vigilancia actual del estado de grandes infraestructuras se realiza por medios a\u00e9reos y terrestres que suponen una alta complejidad y costes elevados. La detecci\u00f3n de incidencias determina el inicio o ejecuci\u00f3n del procedimiento corrector, por lo que la correcta identificaci\u00f3n y documentaci\u00f3n de anomal\u00edas adquiere un papel fundamental en la supervisi\u00f3n, mantenimiento y explotaci\u00f3n de los diferentes tramos de la red.<\/p>\n\n\n\n Utilizamos im\u00e1genes de sat\u00e9lite que analizamos mediante procesos de visi\u00f3n artificial, analizamos los resultados en procesos de analitica avanzada junto con datos o mediciones de diferentes or\u00edgenes para obtener niveles estables y, sobre ellos y por medio de la monitorizaci\u00f3n peri\u00f3dica, determinar desviaciones e incidencias sobre grandes infraestructuras.<\/p>\n\n\n\n Se detalla sobre cartograf\u00eda o sistemas GIS el \u00e1rea o recorrido que se desea montorizar. Desarrollamos el Backend de procesado de im\u00e1genes mediante algoritmia de computaci\u00f3n visual y Deep Learning para la identificaci\u00f3n de incidencias, localizaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n por tipolog\u00eda y nivel de gravedad. Realizamos la interfaz de gesti\u00f3n de incidencias (Frontend) y la conectamos al Backend para interactuar con las im\u00e1genes de la traza y mostrar resultados de los an\u00e1lisis realizados, incluyendo los hist\u00f3ricos sobre cuadros de mando en herramientas BI, mostrando a modo de torre de control toda la actividad de la plataforma.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La vigilancia actual del estado de grandes infraestructuras se realiza por medios a\u00e9reos y terrestres que suponen una alta complejidad y costes elevados. La detecci\u00f3n de incidencias determina el inicio o ejecuci\u00f3n del procedimiento corrector, por lo que la correcta identificaci\u00f3n y documentaci\u00f3n de anomal\u00edas adquiere un papel fundamental en la supervisi\u00f3n, mantenimiento y explotaci\u00f3n de los diferentes tramos de la red.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2514,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"casos-de-uso":[80,76,78],"acf":[],"yoast_head":"\n<\/figure>\n\n\n\n
Qu\u00e9 hacemos<\/h2>\n\n\n\n
C\u00f3mo lo hacemos<\/h2>\n\n\n\n
Selecci\u00f3n de \u00e1reas y fuentes de informaci\u00f3n.<\/h3>\n\n\n\n
Estudiamos los datos y variables internas y externas de impacto en la monitorizaci\u00f3n.
Seleccionamos los proveedores de im\u00e1genes satelitales y servicios m\u00e1s adecuados.<\/p>\n\n\n\nAlgoritmos y monitorizaci\u00f3n.<\/h3>\n\n\n\n
Llevamos a cabo la monitorizaci\u00f3n inteligente de la infraestructura basada en el tratamiento de un Mix de Im\u00e1genes de Sat\u00e9lite.<\/p>\n\n\n\nInterfaz de usuario.<\/h3>\n\n\n\n