Візіком — провідний виробник широкого спектру картографічної продукції для телеком і ГІС-проектів.
Понад 21 років ми зосереджені на телекомунікаційному ринку і виробництві високоякісних геоданих для планування і оптимізації мереж зв’язку
Каталог карт
Отримайте інформацію про наявні карти для 75 країн світу
2500+ 3D Моделей міст
4000+ 2D Моделей урбанізованих територій
75+ Регіональних Моделей
Запит прикладу
Проекти
  • ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В ЦИФРОВІЙ КАРТОГРАФІЇ

    Сьогодні штучний інтелект (ШІ) увійшов в повсякденне життя багатьох компаній світу - від сортування посилок до написання програмного коду і запуску ракет в космос.

    Наша компанія створила власну технологію з використанням алгоритмів машинного навчання і штучного інтелекту для розпізнавання і класифікації забудови на супутникових знімках.

    КОНТУРИ БУДИНКІВ - ГОЛОВНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОДУКТУ:

    • Автоматизоване виробництво (99% будівель> 25 кв.м розпізнаються автоматично)
    • Повнота (досягається 100% покриття шляхом ручної постобробки)
    • Точність в плані: 3 м
    • Швидке створення бази даних будівель для будь-якої країни
    • Використовуються актуальні супутникових знімків з роздільною здатністю 0,3–0,5 м

    Використовуються актуальні супутникових знімків з роздільною здатністю 0,3–0,5 м

    Етапи виробництва:

    1. Створення еталонів найбільш поширених типів будинків з плановою точністю 3 м. Для кожної території використовується власна база даних еталонів і вхідних параметрів з точними коефіцієнтами.
      Створення еталонів найбільш поширених типів будинків з плановою точністю 3м
    2. Машинне навчання:
      • Процес сегментації зображення
      • Застосування порогових коефіцієнтів для ідентифікації шару будівель
      • Розпізнавання образів будівель за допомогою алгоритмів глибокого навчання
      • Продукування нейронною мережею растрових зображень
      • Калібрування і зміна вхідних параметрів для нейронної мережі, додавання в базу даних більшої кількості еталонів
      • Цикл може повторюватися кілька разів від початку для досягнення бажаної 3/5m планіметричної точності.
    3. Генерація векторних контурів будівлі з растрових зображень

    Генерація векторних контурів будівлі з растрових зображень 4. Автоматичні процедури для геометричної корекції векторних контурів

    Автоматичні процедури для геометричної корекції векторних контурів 5. Додавання значень висоти в контури будинків
    6. Ручна постобробка розпізнаних контурів будівлі: остаточна перевірка, корекція та перевірка геометрії та висоти.

    Ручна постобробка розпізнаних контурів будівлі:** остаточна перевірка, корекція та перевірка геометрії та висоти. 7. Залежно від потреб проєкту контури будівель LOD1 можуть бути оновлені в моделі LOD2.
    8. Інтеграція шару контурів будівлі в кінцевий продукт (3D карта міста, цифрова модель поверхні, модель землевикористання). raw?f=Інтеграція шару контурів будівлі в кінцевий продукт

    Контури будівель можуть бути застосовані у таких галузях:

    • телекомунікації
    • геомаркетинг
    • WEB/GIS-додатки
    • планування міст/архітектурне планування
    • менеджмент навколишнього середовища
    • симуляція польотів
    • 3D друк і т. ін.
  • КАРТИ НАСЕЛЕННЯ ДЛЯ ВИКОРИСТАННЯ В ПЛАНУВАННІ МЕРЕЖ ЗВ’ЯЗКУ

    Модель розподілу населення описує щільність на 1 кв.км або кількість населення в межах будь-яких географічних одиниць (наприклад, адміністративних кордонів регіонів, міст, районів або міських кварталів).

    Можна розрахувати чисельність населення для заданих географічних одиниць (в людях), а також розрахувати щільність населення на одиницю площі, наприклад, люди / 1 кв. км або люди / соти в матриці (ланка матриці).

    Модель розподілу населення постачається як додатковий шар до звичайних наборів геоданих: DTM, DSM, клаттера, векторів, 3D перешкод. В цілому, карти розподілу населення використовуються для прогнозування потоків трафіку при розгортанні або оптимізації мобільної мережі і забезпечують важливі вхідні дані для пропускної спроможності мережі з різним рівнем деталізації: від територій всієї країни до окремих міст.

    Зокрема, можна вирішити наступні завдання:

    • Оцінку потенціалу та пріоритетів розвитку мережі
    • Визначення зон стратегічного охоплення клієнтів
    • Для ущільнення мережі
    • Моделювання пропускної спроможності мережевої інфраструктури
    • Формування бюджету інфраструктури

    Карти населення постачаються в роздільної здатності від 2 м до 20 м.

    Модель розподілу населення може бути надана в форматі будь-якої планування або GIS: Atoll, Planet, Asset, MapInfo і т.д.

    Модель розподілу населення Джерела для виробництва моделей:

    • Клаттерна модель країни і / або міста
    • Адміністративно-територіальний поділ
    • Межі забудованих територій
    • Останній доступний перепис населення або екстрапольовані на поточний момент

    Модель розподілу населення може включати:

    • Кількість населення для кожної адміністративної одиниці, кварталу, будинку (Векторна модель);
    • Щільність населення на одиницю площі (Растрова модель);
    • Щільність населення на кожну клітинку растрової сітки.
    • Адміністративні кордони населених пунктів (міста, селища, села і т.д.)

    Модель розподілу населення для населених пунктів

    ОСОБЛИВОСТІ ДАНИХ ВІЗІКОМ:

    • Унікальна методологія виробництва
    • Об'єктивна інтерпретація даних
    • Актуальні та точні джерела даних
    • Найкраще співвідношення якості / ціни
    • Індивідуальний підхід до кожного проєкт Карти населення доступні в готовому вигляді для 25+ країн і 150+ міст.

    Продукт може бути адаптований до вимог проєкту замовника для будь-якої країни в будь-якому форматі

  • РОЛЬ МОДЕЛІ 3D ДЕРЕВ В ПЛАНУВАННІ 5G МЕРЕЖ

    МОДЕЛІ 3D ДЕРЕВ

    Точні і детальні картографічні моделі використовуються в якості базових даних для вирішення завдань радіопланування. Такі моделі містять в собі як природні, так і штучні перешкоди, які впливають на поширення радіосигналу. Під штучними об'єктами розуміють будівлі та інженерні споруди, під природними - рельєф і рослинність.

    Відомо, що чим вище частоти радіосигналів, тим більше на їх поширення впливають перешкоди. В разі планування 5G мереж необхідно враховувати щонайменші перешкоди, в тому числі – крони дерев, окремі дерева і навіть кущі.

    Сучасне місто, як правило, має безліч парків, скверів, зон відпочинку, посадок дерев і т.д. Таким чином, виникає задача правильно ідентифікувати рослинність і показати її в моделях перешкод з необхідною точністю і деталізацією. Розгортання мережі 5G без урахування рослинності призведе до зниження якості зв'язку. І навпаки - використання 3D моделей дерев забезпечить точний і надійний процес планування мережі 5G, дозволить розмістити необхідну кількість базових станцій для отримання стабільного сигналу.

    Виробництво 3D дерев є доволі складний технологічний процес, часто на практиці для створення таких моделей використовуються аерофотознімки з більш високою роздільною здатністю для більш точного розпізнавання. Для розпізнавання крон дерев VISICOM розробив та застосовує методи машинного навчання, засновані на Convolutional Neural Networks (Зго́рткових нейро́нних мере́ж) та Deep Learning Techniques (технологіях глибокого навчання). Експерти VISICOM провели навчання моделей нейро мережі, використовуючи навчальний набір, що складається з 30 тисяч об’єктів рослинності у всьому світі. Це дозволило досягти високої точності навчання - 95–98% для тестових даних. Очевидно, такої точності неможливо досягти для реальних даних, але завдяки обов’язковому процесу перевірки якості та верифікації даних, які виконуються в ручному режимі, остаточні моделі дуже близькі до реальності. Кожне нове завдання та кожен новий зразок дозволяють розширити навчальний набір новими видами та назавжди вдосконалити стандарти розпізнавання.

    ПРОЄКТ 3D МОДЕЛЮВАННЯ РОСЛИННОСТІ В ПРАЗІ

    - Тестова зона для випробування 5G - 27.кв.км
    - Загальна кількість будівель LOD2 - 30 633
    - Загальна площа, покрита рослинністю - 11,2 кв.км
    - Загальна кількість полігонів крон - 243 000

    Для розпізнавання об'єктів рослинності застосовувалися методи машинного навчання на основі Convolutional Neural Networks (Зго́рткових нейро́нних мере́ж).
    Контури й висоти будівель і рослинності були отримані зі стереопар знімків Pleiades з розподільчою здатністю 0,5 м і аерофотознімків.

    5G ПРОЄКТ 3D МОДЕЛЮВАННЯ РОСЛИННОСТІ В ПРАЗІ

    Як бачите, рослинність займає більшу частину території та, безсумнівно, повинна враховуватися при вирішенні задач радіопланування

Новини
  • 14 вересня 2022
    Мапа Гідрографії Греції

    X0M0DzCNQIAoplG2YT4T

    База даних водних об’єктів Візіком, що охоплює 131 957 кв. км по всій країні, забезпечує точне та актуальне цифрове представлення водного середовища, включаючи:

    РІЧКИ, ОЗЕРА, ДЖЕРЕЛА, БОЛОТА, ЛАГУНИ, КАНАВИ та інші об’єкти, класифіковані на 31 різний клас.
    ЗАГАЛЬНО МИ ЗІБРАЛИ БЛИЗЬКО 77000 ВОДНИХ ОБ’ЄКТІВ З ІНДИВІДУАЛЬНИМИ НАЗВАМИ АНГЛІЙСЬКОЮ ТА ГРЕЦЬКОЮ

    Greece Hydrography

    Цей унікальний набір даних служить основою для багатьох програм землекористування та містобудування, телекомунікацій, а також для різноманітних завдань управління навколишнім середовищем, а саме:

  • 12 вересня 2022
    3D БУДІВЛІ ДЛЯ УСІЄЇ ГРЕЦІЇ

    3D БУДІВЛІ ДЛЯ МІСТ ГРЕЦІЇ, 2022

    Наш новий 3D загальнодержавний проєкт був реалізований для Греції, який включає 3D будівлі по всій території Греції, включаючи кожен острів, місто, село тощо.

    Геодані являють собою 3D-будівлі, зібрані для всієї країни, які можна використовувати для радіочастотного планування мереж мобільного зв’язку 4G або 5G, міського планування, архітектури тощо.

    Візіком, маючи багаторічний досвід створення 3D-карт, постійно вдосконалює технологію, якість і швидкість виробництва, що дозволяє нам надавати нашим клієнтам високоякісні 2D-карти, 3D-карти, карти населення та будь-які інші просторові дані в короткий час.

    Завантажте безплатний зразок 3D-даних 3D-моделі міста Греції**

    Надішліть нам запит для отримання додаткової інформації

  • 08 вересня 2022
    Хакерська атака на сервіси Візікому

    Шановні друзі, читачі, українці!

    На цьому тижні сайти ВІЗІКОМ були атаковані з використанням DDOS-технологій з території оркостану. Так, вороги вдалися до картографічної війни, вочевидь, вважаючи, що призупинка сайту може вплинути хоч на щось. Втім, як і на інших фронтах окупанти зловили облизня, бо як каже відомий анекдот, все, що, вони роблять руками, жахливо.

    Протягом 8 вересня наш картографічний портал працював з перебоями і клієнти не мали доступу до API, але функціональних пошкоджень сайт не зазнав, і наразі робота сервісів відновлена.

    Наша зброя - це наша карта! Яка є у наших бійців і яка разом з іншою нелетальною зброєю наближає звільнення наших територій. Ми все оновимо – карти, що будуть потрібні ЗСУ під час звільнення нашої землі, наші зруйновані міста і села, наші аеропорти і дороги, нашу промисловість і наші курорти. Ми не повернемо наших загиблих, але рашисти за це заплатять.

    Так що, расійскій хакер, йди слідом за рускім кораблем!

    Шановні клієнти, якщо ви відправляли запит через форму на сайті протягом 7-8 вересня, будь ласка, повторіть його. Ми працюємо, як завжди, для нашої перемоги.

Наші контакти
АКЦІОНЕРНЕ ТОВАРИСТВО ВІЗІКОМ

УКРАЇНА
01001 Київ
вул. Велика Житомирська 25/2

Контактна інформація:
Тел.: +380-44-201-00-26
Тел./Факс: +380-44-201-00-26
Веб-сайт: https://visicomdata.com
Ел.пошта: radioplan@visi.com.ua

Залишити запитання
Будь ласка, зв'яжіться з нами, якщо у вас є запитання
Відправити
Дякуємо за ваш запит!
Деякі поля не вірно заповнені!
Зв’язатись з нами
Будь ласка залиште Ваші контактні дані для подальшого обговорення моделей
чи мап на територію, що Вас цікавить.
Надіслати
Відправте ваше резюме
Будь ласка, відправте ваше резюме та контактну інформацію ( < 5Мб файл)
Надіслати
На зв’язку
Будь ласка залиште Ваші контактні дані і ми з Вами зв’яжемось для обговорення моделей
чи мап на територію, що Вас цікавить.
Надіслати