Il timelapse è una tecnica di ripresa che usa telecamere dedicate, per progetti che si evolvono nel tempo.
Si stabilisce uno o più punti di ripresa, e si lascia la telecamera a riprendere 24/7/365 l’evoluzione del progetto.
Il video finale è una magia che comprime in pochi secondi, ore, giorni, mesi di ripresa, fino al risultato finale.
3dweb ha investito su tecnologie che permette di riprendere per lunghissimi periodi e il minimo disagio per il cliente, ottenendo un servizio completo ed efficace, un video coinvolgente ed emozionante.
Tecnologie di imaging HDR e FHD
I potenti sensori HDR e FHD migliorano notevolmente le immagini di scene ad alto contrasto per lavori di qualità, all’aperto o al chiuso, di giorno o di notte. Niente più paura della retroilluminazione e ambiente in condizioni di scarsa illuminazione.
Impostazione flessibile degli orari
Imposta il programma di riprese video per soddisfare le esigenze del tuo progetto. La videocamera acquisisce e modifica in modo affidabile i fotogrammi nel video della documentazione per il monitoraggio in cantiere EZ.
Batteria a lunga durata
Il pacchetto fornisce un alimentatore straordinariamente duraturo per registrare video progetti all’aperto di lunga durata con la minima cura e manutenzione. Basta configurarlo e dimenticarsene fino a quando il progetto non sarà completato.
Resistente agli agenti atmosferici IPX5
Aggiungi una protezione impermeabile contro le condizioni meteorologiche avverse e assicurati il successo della tua documentazione video in cantiere.
Morsetto regolabile
FORTE, DUREVOLE e FLESSIBILE, l’EZ da utilizzare e il morsetto regolabile si aprono da un minimo 1 mm ad un massimo di 90 mm. Può afferrare e trattenere saldamente e costantemente qualsiasi oggetto disponibile nei cantieri.
Il braccio della fotocamera ha un treppiede rotante a 360 gradi con inclinazione di 90 ° per posizionare facilmente la direzione della telecamera
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ASSE 1 “RICERCA, SVILUPPO TECNOLOGICO E INNOVAZIONE”
e ASSE 3 “COMPETITIVITÀ DEI SISTEMI PRODUTTIVI”
TITOLO DEL PROGETTO:
“Tecniche di Deep Machine Learning per l’analisi di qualità di superfici in pietra sinterizzata”
Contributo ammesso € 198.747,20