KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Computer-Vision Algorithmen zur schnellen Informationsextraktion aus Fernerkundungsdaten
Computer-Vision-Algorithmen sind Programme, die es Computern ermöglichen, Bilder und Videos zu analysieren und visuelle Informationen zu erkennen und zu interpretieren. Sie werden häufig in der automatischen Analyse von Satellitenbildern verwendet, um Muster und Trends zu identifizieren und kategorisieren.
Es gibt viele verschiedene Arten von Computer-Vision-Algorithmen, die für verschiedene Zwecke verwendet werden können. Einige Beispiele sind:
- Objekterkennung: Diese Algorithmen werden verwendet, um bestimmte Objekte in einem Bild oder Video zu identifizieren und zu markieren. Sie können zum Beispiel verwendet werden, um bestimmte Arten von Pflanzen oder Gebäuden in Satellitenbildern zu erkennen.
- Gesichtserkennung: Diese Algorithmen werden verwendet, um Gesichter in Bildern oder Videos zu erkennen und zu analysieren. Sie können beispielsweise verwendet werden, um Personen in einem Satellitenbild zu identifizieren oder zu zählen.
- Mustererkennung: Diese Algorithmen werden verwendet, um bestimmte Muster in Bildern oder Videos zu erkennen und zu analysieren. Sie können zum Beispiel verwendet werden, um Veränderungen in der Landnutzung zu verfolgen oder um Verkehrsmuster in einer Stadt zu analysieren.
Insgesamt spielen Computer-Vision-Algorithmen eine wichtige Rolle bei der automatischen Analyse von Bildern und ermöglichen es, wichtige Informationen aus visuellen Daten zu extrahieren und zu analysieren.
Wir nutzen Computer-Vision in Form von Convolution Neural Network (CNN) im Bereich der Fernerkundung. Die traditionellen Methoden hängen von der Intensität der Interpretation auf Pixelebene ab, während sich die modernen Techniken auf das semantische Verständnis der Bilder konzentrieren. Mit Hilfe von künstlichen Intelligenz Algorithmen ist es möglich, Objekte automatisch zu erkennen. Wir können großen Datenmengen verarbeiten und mit unserer Hardware räumliche Informationen aus Bildern schnell und kostengünstig zu analysieren.
Technisch und methodisch auf dem neuesten Stand
Neben der herkömmlichen Nutzung von Satellitendaten werden Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt, um bestimmte Muster zu erkennen. Künstliche Intelligenz ist beispielsweise hilfreich, um Objekte zu erkennen, die in Kombination mit bestimmten anderen Objekten auftreten. Angesichts der Vielfalt der Landschaftsformen ist der Einsatz solcher Techniken in der Geoinformatik jedoch schwieriger als beispielsweise in der bereits etablierten Gesichtserkennung.
Unser Ansatz verwendet auch unüberwachte KI. Bei dieser Methode lernt das System explorativ Muster und Zusammenhänge in den Daten selbstständig zu erkennen. Der Algorithmus wird mit Eingabedaten gefüttert, ohne dass ihm ein Ziel vorgegeben wird – eine bestimmte Art von Muster, nach dem er suchen soll.
Mit diesem Ansatz können unsere Kunden Zeit und Geld sparen und Menschenleben retten.