Notes de version
Version 36.1.84.16 – Correctif
Nous avons le plaisir de vous présenter VisionLidar V36.1.84.16, une mise à jour corrective ciblée résolvant des bogues critiques et introduisant de nouvelles fonctionnalités d'automatisation. Cette mise à jour se concentre sur la stabilité, l'amélioration de la compatibilité et l'efficacité du traitement.
🛠 Classification par corridor – Correction de bogue
Résolution d'un problème critique où la classification par corridor échouait dans VisionLidar 1.2 et VisionLidar 2.0.
Cause : un fichier PLY malformé généré lors du flux de travail de classification empêchait le moteur de traitement des données du nuage de points.
Cette correction garantit des résultats de classification par corridor fiables sur les deux versions du moteur.
📂 Importation de fichiers E57 – Correction de compatibilité
Correction d'un problème empêchant l'importation de certains fichiers E57 dans VisionLidar.
Le traitement de la bibliothèque E57 a été mis à jour pour mieux tolérer les avertissements de validation de fichiers mineurs.
Les fichiers précédemment rejetés peuvent désormais être importés et traités correctement.
⚡ Nouveau : Traitement par lots automatisé
Introduction d'un nouveau dialogue de traitement par lots permettant de spécifier un répertoire source et de traiter automatiquement tous les fichiers LAS qu'il contient.
Opérations disponibles : Classifier, Exporter LAS et Mettre à jour LAS – sans interaction manuelle fichier par fichier.
Particulièrement utile pour les utilisateurs de VisionLidar365 et les grandes organisations gérant des centaines de fichiers.
🔄 Affichage des résultats de classification – Correction de bogue
Résolution d'un problème intermittent où le VCS (View Classification Synchronizer) ne rafraîchissait pas les étiquettes de classe dans la visionneuse après une tâche de classification.
Les résultats de classification mis à jour s'affichent désormais immédiatement après le traitement.
🖥 Dépassement de mémoire CUDA – Correction de stabilité
Résolution d'un problème de stabilité critique sous Windows où l'épuisement de la mémoire CUDA lors de l'entraînement ou de la classification DNN provoquait un recours à la mémoire partagée Windows.
Ce recours entraînait un blocage prolongé du programme, aboutissant soit à une erreur de mémoire (si la mémoire partagée était également saturée), soit à une exécution non fiable.
La correction bloque ce recours : le nuage de points est désormais sous-échantillonné aléatoirement et retenté (jusqu'à 100 fois) jusqu'à ce que les données tiennent dans la mémoire CUDA disponible.
Version 36.1.69.10
Amélioration des analyses d'utilités
Les analyses de réseaux électriques sont désormais passées de la simple observation à la conformité exploitable.
⚡ Vectorisation haute précision
Vectorisation automatique et haute précision des poteaux et des lignes électriques
Outils interactifs pour ajuster et affiner manuellement les lignes extraites
Géométries entièrement modifiables
📐 Normes d'ingénierie personnalisées
Les utilisateurs peuvent désormais définir leurs propres profils de conformité :
Seuil d'inclinaison des poteaux
Dégagement minimal ligne-sol
Tolérances de détection de collision
📊 Analyse de l'inclinaison des poteaux
Signale les poteaux dépassant l'angle d'inclinaison défini
Génère des rapports détaillés incluant : localisation géographique, angle mesuré, visualisation cartographique
📏 Analyse du dégagement des lignes
Calcule le dégagement au sol par segment
Met en évidence les sections non conformes
Produit un rapport cartographique avec les segments signalés et les emplacements précis
🌲 Détection de collision (empiètement de végétation)
Détecte les zones de conflit entre la végétation et les lignes électriques
Identifie les zones nécessitant un élagage
Génère un rapport détaillé avec carte jointe
Entraînement d'un nouveau modèle – Affinement avec VisionLidar 2.0
La fonctionnalité « Entraînement d'un nouveau modèle » fonctionne désormais sur le moteur VisionLidar 2.0. Elle est conçue pour le réentraînement de modèles existants — permettant d'affiner un modèle pré-entraîné sur vos propres données étiquetées.
Sélectionner un modèle de base à réentraîner
Ajouter vos propres échantillons de nuages de points étiquetés
Définir les classes à inclure ou remapper
Ajouter de nouvelles classes absentes du modèle original
Fusionner ou remapper les classes existantes
Nouvelle fonctionnalité : Détection de lignes
Une nouvelle entrée dans la section Analyser : Détection de lignes.
Détecte les structures linéaires (ex. : bords de route, bordures, rails) directement depuis les données du nuage de points
Produit des lignes vectorielles modifiables pour un traitement ou une exportation ultérieure
Améliorations
Amélioration des performances d'exportation LAS/LAZ
Correction des problèmes d'affichage dans le panneau de classification
Affinements mineurs de l'interface utilisateur dans plusieurs boîtes de dialogue
Version 35.2
Nous sommes heureux de vous présenter VisionLidar V35.2, une mise à jour riche en fonctionnalités apportant des améliorations majeures en termes de conception, de méthodologie et de performances.
Nouvelle génération de maillage
Une fonctionnalité de génération de maillage entièrement repensée, avec une nouvelle méthodologie et une interface utilisateur modernisée.
Outil « Route par section » repensé
Le module Route par section a été entièrement remanié avec une nouvelle interface et un nouveau flux de travail.
Refonte de la détection de contours
La détection de contours bénéficie d'une nouvelle interface et d'une refonte structurelle.
Nouvelle méthodologie de détection des marquages routiers (première itération)
Cette version introduit la première itération d'une nouvelle méthodologie pour la détection des marquages routiers.
Modernisation du système de construction
Le système de construction interne a été migré vers CMake et Qt6.
Version 35.1
Nous sommes ravis de vous présenter VisionLidar V35.1, avec de nouvelles fonctionnalités, des améliorations et une stabilité accrue.
Format LGSx : Support complet du format LGSx pour les nuages de points et les images sphériques.
Améliorations de la détection automatique de caténaires et de la vectorisation.
Corrections de bugs dans les modèles IA et la fonctionnalité DNN.
Détection des marquages routiers repensée.
Amélioration des performances et de la stabilité.
Version 35.0
Bienvenue dans VisionLidar365, 2025 R1, version 35.0.
Classification automatique (Bêta)
Création de groupes de classes
Fenêtres contextuelles informatives pour les fonctionnalités
Amélioration des performances et de la stabilité