GeoAI & Spatial Intelligence

Intelligente Städte, Infrastrukturplanung und Umweltmonitoring brauchen aussagekräftige Geodaten. Wir verbinden dafür zwei Blickrichtungen: die Auswertung von Luft- und Satellitenbildern von oben und die Erkennung aus Messfahrten am Boden. Aus beiden entstehen dauerhaft nutzbare, räumlich verortete Informationen.

Vom Bild zur Objektebene

Die semantische Segmentierung ordnet jeden Bildpunkt einer Klasse zu: Gebäude, Baum, Fahrzeug, Fläche. Wir setzen dafür ein Faltungsnetz der U-Net-Architektur ein. Aus den Klassenflächen entstehen Umrisse, aus den Umrissen Objektebenen, die sich in einem Geoinformationssystem einzeln ein- und ausblenden, prüfen und weiterverarbeiten lassen. Aus einem Bild wird so eine strukturierte, reproduzierbare Geodatenbasis.

Maschinelles Lernen im Kreislauf

Ein Segmentierungsmodell ist nur so gut wie seine Referenzdaten. Deren Erstellung ist der aufwendigste Teil der Arbeit, und hier setzt unser Werkzeug Acotate 2.0 AERO an:

1. Das Modell liefert eine automatische Vorannotation.
2. Fachleute korrigieren die Umrisse und geben sie frei.
3. Die korrigierten Daten fließen in das nächste Training ein.
4. Das verbesserte Modell liefert eine bessere Vorannotation.

Jede Korrektur verbessert das Modell für den nächsten Durchlauf, und es passt sich dabei dem Einsatzgebiet an.

Von oben und vom Boden

Ein Luftbild zeigt die Fläche, aber nicht alles, was am Boden von Bedeutung ist: Verkehrszeichen, Ampeln, Fahrbahnmarkierungen. Diese Angaben liefern Messfahrten. Jede Erkennung im Fahrzeug wird räumlich verortet und in das digitale Umgebungsmodell eingetragen. Umgekehrt hilft das Luftbild dem Fahrzeug, seine Erkennungen einzuordnen. Wie beide Quellen zusammenwirken, zeigt das Projekt KI-gestützte Umfelderkennung für den autonomen ÖPNV.

Wofür die Ergebnisse dienen

Einbindung

Die Ergebnisse stellen wir so bereit, dass sie in vorhandene Geoinformationssysteme passen, auch im eigenen Rechenzentrum. Den vollständigen Ablauf von der Anforderung über Lerndaten, Training und Abnahme bis zur Überwachung im Betrieb beschreiben wir unter Visuelle und räumliche Datenanalyse.