ノーコードのモデル設定
衛星画像やドローン画像をアップロードし、検出したい対象物にラベルを付け、コードを書かずに自分のデータ上で直接モデルを学習できます。
FlyPix AIは、衛星・航空・ドローン画像に対応したノーコードの地理空間分析プラットフォーム。物体検出、変化監視、結果の可視化を農業、インフラ、災害分析に活用できます。
FlyPix AIは、衛星・航空・ドローン画像を扱うための地理空間分析プラットフォームです。サイトでは、地理空間データ内の物体検出、変化監視、異常の特定を行うノーコードシステムとして位置づけられています。
そのワークフローは、画像をアップロードし、少数の対象物にラベルを付け、AIに分析と可視化のためのモデルを生成させることを中心に構成されています。料金ページでは、変化検出、GeoJSONのインポート/エクスポート、コラボレーション、APIアクセス、ホワイトラベル、オンプレミス展開などの機能へのプラン別アクセスも案内されています。
衛星画像やドローン画像をアップロードし、検出したい対象物にラベルを付け、コードを書かずに自分のデータ上で直接モデルを学習できます。
AIを使って、地理空間画像内の対象物や変化を検出、分類、位置特定、追跡、監視できます。
衛星画像とドローン画像に対応し、プラットフォームページでは航空、ハイパースペクトル、lidar、SARデータのサポートも記載されています。
カスタマイズ可能なダッシュボード、インタラクティブマップ、ヒートマップ生成を使って、パターン分析のために出力を可視化できます。
プロジェクトの共有、共同作業者の招待、アノテーション作業の割り当て、上位プランでのユーザーアクセス管理により共同作業できます。
GeoJSONのインポート/エクスポートによる地理空間データの交換・出力が可能で、AdvancedプランではAPIアクセスとオンプレミス展開も利用できます。
チームはFlyPix AIを使って画像にラベルを付け、カスタムモデルを学習し、コードを書かずに衛星、航空、ドローンデータ全体で物体や変化を検出できます。
プラットフォームページでは、農業用途として作物の巡回調査、作物の健康監視、病害検出、灌漑計画、施肥計画が挙げられています。
サイト上のユースケースには、建設現場の点検と進捗追跡に加え、航空・ドローン画像を用いたインフラ点検が含まれています。
ユースケースライブラリでは、森林減少監視、生物多様性監視、海岸浸食の追跡などの環境監視シナリオが紹介されています。
災害関連ページでは、洪水リスク評価、山火事検出、被害マッピングと対応業務の支援のための災害評価が挙げられています。
FlyPix AIは、衛星・航空・ドローン画像向けのノーコード地理空間分析ソフトウェアとして紹介されています。物体検出、変化検出、監視、点検などのワークフローをサポートします。
サイトで示されているプラットフォームのワークフローは、画像をアップロードし、対象物をラベル付けし、AIにモデルを生成させ、その後ダッシュボードやインタラクティブマップで結果を可視化するというものです。
サイトによると、FlyPix AIは衛星画像とドローン画像に対応しており、プラットフォームページでは航空画像、ハイパースペクトル画像、lidarデータ、SARスキャンにも言及されています。
料金ページには、プランに応じてAIモデル、プライベートモデル、変化検出、GeoJSONのインポート/エクスポート、APIアクセス、ホワイトラベル、オンプレミス展開、コラボレーション機能などが含まれると記載されています。
料金ページでは、処理や高度な機能にクレジットが使用され、必要に応じてクレジットを追加できると説明されています。また、ユーザー席数、ストレージ、クレジットが無制限で、すべての機能にアクセスできるEnterpriseプランも提供されています。