Desenvolvemos os modelos, treinamos e executamos na nossa nuvem: você envia uma área de interesse e recebe vetores prontos para o mapa. Falta algum modelo ou ele precisa ficar na sua infraestrutura? As duas opções existem.
Escolha um modelo, desenhe uma área e receba GeoJSON. Sem GPUs para provisionar, sem pesos para gerenciar, sem MLOps. Novas versões chegam automaticamente a todas as contas.
Abrir o Mapflow →Ajuste um modelo existente com seus dados ou encomende um novo para classes e imagens que ainda não cobrimos. Entregue como serviço hospedado na mesma plataforma.
Modelos personalizados →Se os dados não podem sair do seu perímetro, o Mapflow é implantado on-premise ou na sua nuvem privada e orquestra os seus próprios modelos junto aos nossos, no seu hardware.
Fale com a gente →Modelos de produção que você pode rodar hoje pelo aplicativo web, pelo plugin do QGIS ou pela API. Cada página documenta a versão atual, as opções e a acurácia medida.
Telhados e contornos a partir de imagens de alta resolução, com classificação por tipo, regularização e estimativa de altura.
Cobertura de árvores e arbustos, incluindo floresta esparsa, matagal, pequenos grupos de árvores e linhas de árvores.
Malha viária extraída como eixos e reconvertida em polígonos, ajustada para conectividade sob a copa das árvores.
Os três modelos em um único fluxo, retornados como um GeoJSON com topologia corrigida.
Ficha do modelo →Treinados e validados, mas habilitados por conta — normalmente porque a geografia, o tipo de imagem ou o caso de uso pedem uma conversa antes.
Canteiros e edificações em construção, para acompanhar o desenvolvimento ao longo do tempo.
Ficha do modelo →Telhados em áreas geminadas e densamente construídas, típicas do Oriente Médio e de parte da África.
Ficha do modelo →Edificações pequenas e contornos detalhados a partir de imagens aéreas de altíssima resolução, para áreas rurais e suburbanas.
Segmentação de talhões com delimitação de bordas, treinada sobretudo em campos europeus e russos.
Elementos fotovoltaicos em telhados e no solo, a partir de imagens aéreas.
Detecção e classificação de piscinas em imagens aéreas de alta resolução.
O modelo de segmentação universal da Meta, adaptado para grandes áreas nos fluxos do Mapflow.
Ficha do modelo →Acima está o que documentamos publicamente hoje. Treinamos regularmente modelos para classes que nunca aparecem aqui: foram feitos para um cliente específico, um tipo de imagem e uma região. Se o que você precisa não está na lista, normalmente significa que ninguém pediu ainda, não que seja impossível.
Como funcionam os modelos personalizados →A maioria das ferramentas de IA geoespacial entrega um modelo e deixa a parte difícil com você: inferência em escala, versionamento, capacidade de GPU e retreinamento. O Mapflow faz o contrário: construímos o modelo, executamos, e você consome o resultado.
Os modelos rodam na nossa nuvem e no nosso hardware. Você recebe uma API, um aplicativo web e um plugin do QGIS, além de cada atualização de modelo. Nada para implantar ou manter.
Quando residência de dados ou segurança descartam um serviço hospedado, a mesma plataforma roda on-premise ou na sua nuvem privada — e o Mapflow orquestra ali também os seus próprios modelos, de modo que os internos e os nossos compartilham um único motor de fluxos.
Créditos gratuitos no cadastro: rode os modelos de produção na sua área de interesse antes de falar com alguém.