铁路行业解决方案
基于三维激光点云的自动化Scan2BIM逆向建模
以最低的成本为铁路提供高精度工程模型解决方案，从而提高生产力和盈利能力。
铁路行业痛点
Scan2BIM
需大量手工建模
现有技术依赖人工干预，对复杂铁路要素的建模精度低，且缺乏统一规则引擎支持自动化参数提取，导致模型与实际场景偏差较大。
基础数据
非结构化严重
铁路沿线点云数据体量大、噪声多，人工清洗困难，非结构化信息难以提取有效构件。
老化设施
隐患难排查
众多铁路线路历史悠久，铁轨、桥梁、隧道等基础设施存在不同程度老化，传统检测手段依赖人工巡检，效率低且难以发现内部细微结构损伤，给行车安全带来潜在威胁。
设计阶段
协作困难
铁路设计涉及多个专业，如线路、桥梁、隧道、站场等。各专业设计人员使用不同软件进行设计，数据格式不统一，信息共享与协同设计困难。
核心技术
点云分割
点云信息提取和智能分析
高效Scan2BIM逆向建模
铁路设施中钢轨、道床、接触网、电缆沟、设备基础等构件密集分布，传统方法难以分离、提取各自边界；
沄视科技通过自研的点云语义分割网络，结合铁路场景的几何特征与工程知识，实现对大体量点云的构件级语义划分；
该模块为后续属性识别与模型生成打下清晰语义基础，是scan2BIM流程的关键首环。
结合几何识别与GIS融合技术，
自动提取铁路点云中的中心线坐标、边界结构线、空间标高等几何特征，
并关联空间地理信息，开展结构限界核查、线路变形趋势分析、周边环境干扰检测等智能分析任务，
赋能铁路设施的感知、评估与风险预警。
通过自动化逆向建模流程，
系统支持将原始点云数据高效转换为Mesh模型、CAD模型及BIM参数化模型；
建模过程涵盖构件识别、拓扑还原、语义标注等核心步骤，
输出成果可满足铁路设计、施工、巡检及运维等多个环节对模型精度与规范的高要求。
产品流程
深度契合用户需求，构建体验优化闭环运转
成功客户
瑞士铁路项目
在瑞士铁路项目中，沄视科技运用三维激光点云技术，通过 Scan2BIM 逆向建模实现轨道、桥梁等设施的高精度数字化重建，并结合智能分析技术对结构变形、病害进行实时监测。该方案通过多平台点云采集与自动化语义分割，生成 LOD 200-400 的 BIM 模型，为线路改造提供精准数据支持，同时优化运维决策流程，显著提升项目安全性与运营效率。
查看详情
90
%成本降低
80
%工期缩短
60
%人工节省
业务价值
空间数据生产方式创新，兼顾精度、成本与体验
效率提升
从人工建模数周降至自动建模数小时
显著节约时间与人力成本
显著节约时间与人力成本
精准数字孪生
为铁路资产建立真实、可视化、可交互的数字副本
实现状态实时感知与预测维护
实现状态实时感知与预测维护
无限可能
为智能调度、风险预警、运维优化等提供数据基础和分析能力
支撑智慧铁路生态构建
支撑智慧铁路生态构建
我们用AI和大模型为基建行业
提供高精度工程可用的数字化模型
提供高精度工程可用的数字化模型