KI-Technologien
GeoAI & Spatial Intelligence
Räumliche Informationen intelligent auswerten und mit visuellen und weiteren Daten verbinden.
Eigenes Werkzeug
GeoAI und Bildannotation mit Acotate 2.0 AERO
Unser Annotationswerkzeug für Luftbilder verbindet automatische Vorannotation mit menschlicher Korrektur – die Grundlage für lernende Bildsegmentierung.
Ausgangssituation
Maschinelles Lernen in der Bildauswertung braucht Referenzdaten. Sie von Hand zu erstellen, ist der aufwendigste Teil eines GeoAI-Projekts.
Lösungsansatz
- Luftbilder werden dargestellt und im Polygonformat annotiert
- Die automatische Vorannotation liefert den Ausgangspunkt
- Der Mensch korrigiert und gibt frei
- Jede Korrektur verbessert das Modell für den nächsten Durchlauf
Was vorliegt
- Semantische Segmentierung mit einem Faltungsnetz der U-Net-Architektur
- Durchgängiger Ablauf von der Datenerhebung über Annotation und Training bis zur Validierung
Acotate 2.0 AERO ist ein Baustein in einem durchgängigen GeoAI-Ablauf: Anforderungen aufnehmen, Lerndaten erheben und versionieren, annotieren, trainieren, validieren, an das Einsatzgebiet anpassen, bereitstellen und im Betrieb verbessern. Den Ablauf beschreiben wir unter Visuelle und räumliche Datenanalyse.
Weiterführende Themen
KI-Technologien
Vision AI
Bild- und videobasierte KI, gewachsen aus langjähriger Erfahrung in der industriellen Bildverarbeitung.
Lösungen
Visuelle und räumliche Datenanalyse
Luft- und Satellitenbilder mit KI auswerten, räumliche Zusammenhänge erkennen und Geodaten in konkrete Erkenntnisse verwandeln.
Branchen
Geoinformation, Umwelt und Infrastruktur
Luft- und Satellitenbilder auswerten, räumliche Daten verknüpfen und digitale Abbilder von Infrastruktur und Umgebung aufbauen.
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Ob erste KI-Einführung oder komplexe Entwicklungsaufgabe – wir besprechen mit Ihnen die Anforderungen und geeigneten nächsten Schritte.