Reconstrucción 3D Multi-Vista para una Consultoría Patrimonial en Lisboa
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibes las 350 fotos + 8 GCPs (Ground Control Points). Usa COLMAP para SfM y OpenMVS para MVS, escala con 4 GCPs y valida con los otros 4. Genera mesh texturizado y nube métrica. Reporta error absoluto medio en los GCPs de validación (objetivo < 1,8 cm) y entrega informe de calidad que un ingeniero estructural pueda revisar.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Entregar reconstrucción métrica con error medio inferior a 1,8 cm en GCPs de validación, mesh watertight y informe revisable por un ingeniero estructural.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Ejecutar un pipeline SfM + MVS completo
- Aplicar GCPs para escala métrica y validación
- Diagnosticar fallos típicos (textura repetida, oclusión)
- Comunicar incertidumbre a una audiencia no-CV
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Visión por Computadora
Reconstrucción SfM/MVS de extremo a extremo es trabajo cotidiano del CV engineer en mapping y patrimonio.
Este proyecto afina
- structure-from-motion
- multi-view-stereo
- 3d-reconstruction
Científico de IA Aplicada
Aplicar métodos de research (SfM/MVS) a un problema real con validación es el músculo del applied AI scientist.
Este proyecto afina
- 3d-reconstruction
- geometric-validation
- point-cloud-processing
Ingeniero de IA
Envolver el pipeline para que un no-especialista pueda reejecutarlo es el músculo del AI engineer en empresas pequeñas.
Este proyecto afina
- mesh-generation
- point-cloud-processing
- geometric-validation