Есть и еще ряд программ, которые используют в России:
Лазерное сканирование означает, что вместе с лидаром будет «родное» ПО для создания облака точек. Сырые данные с лазерного сканера загружают в это ПО и получают облако. Но это лишь минимум из того, что необходимо для строительных задач. Обычно заказчикам требуется классифицированное облако, где можно послойно выделить, например, рельеф и растительность.
Автоматическое классифицирование есть лишь в немногих программах, которые идут с лидарами, и работает оно обычно плохо. Из-за этого применяют сторонник программы, в основном это:
Раньше в РФ использовали больше зарубежных решений, но из-за санкций многие стали недоступны.
Перспективы рынка БПЛА для инженерных изысканий в строительстве
Рынок продолжит рост за счет госзаказа. Хотя запускать дроны становится всё сложнее, полностью без них обойтись всё равно не удастся. Разрешения более-менее нормально выдают госкомпаниям или частным строительным фирмам, которые выполняют госзаказ. Это означает, что дроны будут применять для постройки мостов, дорог, жилья и объектов инфраструктуры.
В условиях, когда все строительные организации ищут способы снизить издержки, БПЛА или статья расходов на их аутсорс могут стать хорошим вложением, которое улучшит экономику.
Государство и само начинает использовать коптеры. Так, Главгосстройнадзор Московской области летом 2025 года продемонстрировал видео с дроном, который облетал стройплощадки и через громкоговоритель сообщал, что грузовикам нельзя выезжать с грязными колесами. Ведомство объявило о стопроцентной эффективности такой инспекции: все водители грязных самосвалов останавливались и возвращались помыть колеса.
Увеличится доля автономных дронов с ИИ для рутинных задач. Машинное обучение позволяет тренировать ПО для дронов и за часы решать задачи, на которые у человека обычно уходит несколько дней, а то и недель.
Например, речь идет о выявлении дефектов покрытий по фотографиям или картинкам с лидаров. С помощью алгоритмов на базе ИИ программы обучают обнаруживать дефекты и отображать их на трехмерной модели объекта или просто на карте с привязкой к геометкам. Точность подобных алгоритмов пока не стопроцентная, но ведь и у человека она не идеальна.
Пример подобного решения — платформа Hepta uBird для проверки электрических сетей, железных дорог и прочей инфраструктуры. Разработчики создают свои модели ИИ под каждую задачу. Кроме того, применяются механизмы «закрытия дыр», когда программе не хватает сделанных изображений. Среди этих механизмов:
- аффинное преобразование;
- размытие по Гауссу — сглаживание неравномерных значений пикселей за счет обрезки самых высоких значений;
- преобразование яркости.
