SPH Engineering开发了ATLAS –一种数字平台，用于无人机数据处理，存储和易于使用的人工智能（AI）驱动的分析，从而为测量师和研究人员提供了易于使用的工具，可以对航空数据进行排列和注释，检测和计数对象并生成报告。
ATLAS在云中存储，处理和共享数据，此外还支持本地安装以保护最敏感的信息。
● 接受从任何无人机收到的正射影像和原始图像
● 启用数据比较和4D分析
● 在任何浏览器的任何平台上运行
● 与您的团队和客户共享数据和报告，作为直接链接。
让我们讨论一下ATLAS提供易于使用的数据分析工具的一些行业和应用场景：
农业 - 所有者，研究人员或保险公司可能想知道：
● 种植了多少棵树木，正在生长并且看起来很健康。可以预测产量
● 杂草覆盖的面积是多少，以计算所需的喷洒量以及重型机器的工作时间和燃料量
● 是否有被蝗虫或其他昆虫破坏的区域
利用ATLAS检测田间杂草
施工：
● 对挖掘机和卡车进行本地化和计数
● 计数桩
● 寻找在混凝土的裂缝
● 测量体积并检测地面运动
● 确定同一区域的时间变化
● 真实（无汽车和其他人造物体）DTM计算
使用ATLAS计算城市中的汽车和植被面积
电力线路：
● 检测和测量线下植被的高度
● 检测电晕放电
● 检测金属零件和绝缘子上的生锈和其他损坏
ATLAS 应用例
如今，使用无人机与带有UgCS勘测任务计划软件，微型精密传感器和卫星图像，可以轻松获取为刚提到的行业和其他许多行业的数据。但是对于所有这些产品，数据处理速度仍然很慢，并且在GIS，CAD和其他软件包中进行大量手动操作时效率很低。
这就是开发ATLAS的原因！
让我们以建筑行业为例，对该软件进行更详细的探索。简而言之，在开发过程中，我们有以下目标：
■ 引入一个基于网络的平台，供从事资产数字化项目的个人和团队使用
■提供一个方便的位置来存储，可视化，协作和共享原始图像，正射影像图，DXF，KML，Shape，CSV，XLS文件。所有这些通常用来反映资产状态的东西
■ 将所有数据保留在时间轴上，可轻松访问同一对象的不同部分以及比较功能
■ 提供用于自动图像处理，目标检测和分割的AI
■ 提供测量线性距离，面积，体积的工具
■提供从人造物体上清洁DSM的工具，并进行高程剖面和坡度测量
请注意，Atlas包含自己的AI引擎，该引擎可以从用户的活动中学习，并且可以帮助自动执行常规任务，例如：
■ 跟踪施工现场进度，测量，比较不同日期的状态，与项目技术图纸进行比较
■ 计算施工现场的物体：桩，挖掘机，材料等
■ 分割植被区域，水资源或其他复杂形状的区域
■ 检测混凝土或沥青表面的缺陷
人工智能部分的工作方式。该过程非常简单明了，包括3个主要步骤：
■ 在影像或正射影像地图上手动注释一些感兴趣的对象
■ 进行AI训练并创建自己的探测器
■ 根据需要将训练有素的检测器应用于尽可能多的数据样本。检测器是可重用的并且可以改进
ATLAS的短示范课. 怎么使用ATLAS？
关于ATLAS的Webinar。深入了解ATLAS的功能与用法。Webinar第一部。ATLAS的功能与用法。
关于ATLAS的webinar。深入了解ATLAS的功能与用法。Webinar第二部。问答环节。
该软件可以将您的数据分为几层：组织，项目，数据集。组织所有者可以限制特定用户组对项目的访问。建立对自己的员工，分包商，客户的访问非常容易。根据用户角色和职责的不同，查看者到高级用户的访问也会有所不同。例如，可以配置对系统的访问权限，以允许执行无人机调查的分包商将原始图像上传到系统，但不允许进行任何处理。
用户界面适用于不同的浏览器，并且可以在宽屏台式计算机，笔记本电脑或平板电脑（例如iPad或坚固的Panasonic）上打开。因此，从高层管理人员到现场人员的每个人都可以在世界任何地方使用该系统，并且始终与所有决策和报告保持同步。
另一个重要的事情是能够将正射影像图与原始技术图进行比较。我们确实支持以DXF格式从Autocad导入。并且由于DXF在大多数情况下没有任何GPS坐标，因此我们还提供了可视化地理配准工具。用户可以手动定义GCP（地面控制点）或从测量数据上传。
当然，所有数据都可以随时从系统中导出。我们确实支持可在外部GIS或CAD系统中使用的栅格和矢量数据格式。
隐私是SPH Engineering的一个非常重要的主题。默认情况下，可以从atlas.ugcs.com上的云访问ATLAS系统。但是，ATLAS还作为组织的数据中心中的本地安装提供。
ATLAS使用方式
默认情况下，ATLAS的用户界面为英语，但是组织可以要求该用户界面适应任何语言。
从2020年10月起会提供中文版本。
ATLAS客户应用方案示例。
客户: G2 INGENIERIA PARA LA CONSTRUCCIÓN S.A. DE C.V.
国家：墨西哥
标签：土木工程，建筑和维护
注释在道路上裂缝较大的区域
道路维护是一项复杂的任务，需要：
■ 缺陷区域的定位
■ 计算维修的大概面积
■ 规划足够的材料和人力资源
这是如何使用ATLAS识别沥青裂缝区域的示例：
https://atlas.ugcs.com/project/5f0164027b68c502abc54815/dataSet/5f01640a7b68c502abc54816/map
实际用例。使用ATLAS检测道路裂缝
目标之一是过滤小的单个裂缝，而不会严重影响道路质量，只注意较大的区域。
处理：
■ 飞行计划软件：UgCS
■ 无人机：Phantom 4
■ ATLAS中的地图存储和处理：
■ 手动注释：约。15分钟
■ 在ATLAS云中进行初始机器学习检测器训练：大约。50分钟
结果：
■ ATLAS中存在缺陷的可共享网络地图
■ 在GeoJSON中包含地理参考区域的报告
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