MAPLAB

Компания, работающая в сфере строительных инноваций для B2B сегмента и предлагающая уникальные решения для автоматизации создания дизайн-проектов

Этапы

1. Анализ земельно-имущественных отношений
2. Анализ градостроительных ограничений (минимально):

• санитарно-защитная зона
• охранные зоны объектов культурного наследия
• высотные ограничения приаэродромных территорий

3. Анализ дефицита-профицита социальных объектов (минимально):

• детских садов
• школ
• поликлиник

1

2.1. Экспликация зданий (существующие, проектируемые)
2.2. Визуализация проекта в лучшем качестве с более детальной проработкой
2.3. Схема предлагаемых фасадов
2.4. Схема поэтажных планов

«Архитектурно-градостроительная концепция»

3

«Концепция развития территории»

2

«Подготовка генерального плана»

1. Подготовка «генерального плана» анализируемой территории с цветовым оформлением функционального назначения и с отображением застройки (несколько вариантов)
2. Основные ТЭП - Площадь рассматриваемой территории (га), Плотность (тыс.кв.м/га), Суммарная поэтажная площадь в габаритах наружных стен проекта (тыс.кв.м), Население (чел), Макс кол-во квартир, МПТ (раб.места), Озеленение, Школа, Детский сад, Поликлиники, Культура, Торговля, Бытовое обслуживание, Общепит, Спорт

3. Визуализация проекта проектные решения
4. Схема транспортного обслуживания: заезд-выезд с территории

НА ЧЕМ ОСНОВАН MAPLAB?

В основе проекта лежат сочетания инновационных фреймворков и технологии:

1. MAPLAB: программное обеспечение для машинного обучения. Используется в алгоритме распознавания объектов по 3D-сетке и ее генерации, классификации в дизайн-проекте.

2. PyTorch: популярная библиотека для машинного обучения и создания нейросетевых моделей. Используется в определении позиции компонентов дизайн-проекта.

3. OpenCV: библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая используется для обработки и анализа изображений, а также для работы с визуальными данными на чертежах.

4. Keras: высокоуровневый API для работы с нейронными сетями. Используется для ускорения работ GAN-моделей и фрейворков в проекте MAPLAB

5. Dlib: библиотека машинного обучения, включающая поддержку глубокого обучения и компьютерного зрения. Используется для оптимизация и ускорения работы CV.