FlyPix AI

O modelo nasce de formas desenhadas sobre as suas imagens, não de hiperparâmetros configurados à mão. O FlyPix monta o conjunto de treino com poucas etiquetas, o que encurta a implantação em times sem especialista em aprendizado de máquina. Os modelos personalizados ficam no seu espaço e são reaproveitados em voos novos.

A plataforma encontra objetos, delimita contornos e devolve a localização junto com atributos como tipo, área e tamanho. Essa combinação pesa em inventário, porque contagem sozinha não diz quanta área cada elemento ocupa. Cenas densas com centenas de objetos num espaço curto passam na mesma rodada.

Ao comparar duas datas de captura, o FlyPix destaca o que surgiu, sumiu ou se deslocou. Mudanças de área ao longo do tempo ficam marcadas para que padrões estranhos apareçam sem revisão lado a lado. É o miolo do monitoramento: obra nova, desmatamento irregular ou uma linha de irrigação falhando.

Imagens de satélite e de drone funcionam, incluindo RGB, multiespectral, hiperespectral, LiDAR e SAR. Misturar sensores no mesmo projeto deixa uma passagem de satélite com nuvem ao lado de um voo de drone limpo do mesmo local. Bandas hiperespectrais ajudam quando você precisa de sinal de estresse na vegetação que o RGB não mostra.

O resultado aparece num mapa interativo, e os mapas de calor mostram onde as detecções se concentram ou onde a intensidade é maior. Quem precisa de análise geoespacial sem uma ferramenta de BI à parte monta painéis para interessados que não vão abrir os dados brutos. Em imagens de satélite de escala regional, o mapa de calor se lê mais rápido que uma tabela de contagens.

Vários usuários abrem e editam o mesmo projeto, dividem a anotação e comentam as etiquetas uns dos outros. Para imagens de drones com prazo curto, isso transforma tarefa solitária em trabalho paralelo. Os painéis também são compartilhados, então o cliente acompanha o resultado sem licença extra.