Workflow zur Erstellung von Trainingsdaten für die KI-Gebäudeerkennung

Bostelmann, Jonas

doi:10.48711/20240523-002

Article / Chapter 2024 CC BY 4.0

published

Workflow zur Erstellung von Trainingsdaten für die KI-Gebäudeerkennung

Beim Einsatz “Künstlicher Intelligenz” zur Erkennung von Gebäuden in Luftbildern setzt die Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) auf Open Source Software und selbst trainierte Deep-Learning-Modelle. Für die KI-Gebäudeerkennung in Luftbildern wird eine große Menge Trainingsdaten benötigt. Dafür wurde in der Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) ein Workflow unter Verwendung verschiedener Open Source Tools entwickelt. Damit soll der manuelle Aufwand bei der Erstellung der Trainingsdaten möglichst minimiert werden und ein qualitativ hochwertiger Datensatz mit hoher räumlicher Abdeckung entstehen, der die Variabilität der Gebäude in Niedersachsen ausreichend abbildet.

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Category

Translated title:: Workflow for creating training data for AI building detection (English)
Published in:: FOSSGIS 2024, in Hamburg, 20.-23. März 2024 : Anwenderkonferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme,…
(2024), p. 225
DOI:: 10.48711/20240523-002
URN:: urn:nbn:de:0307-20240523-002-0
Language:: German
Type of Resource:: Text
Extent:: 1 Online-Ressource (Seite 225, 36,97 kB) : 1 Textdatei (PDF)
Keywords:: Daten^GND; Datenbank^GND; Datenprozessierung; automatisierte Gebäudeerkennung; Digitale Orthophotos (DOP); Trainingsdaten^GND; Künstliche Intelligenz^GND; KI; Deep learning^GND; Deep-Learning-Modelle; Katasteramt^GND; Amtliches Liegenschaftskataster-Informationssystem (ALKIS); Open Source^GND; Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen^GND; data; database; data processing; automated building detection; training data; artificial intelligence; AI; deep learning models; land-registry office; Authoritative Real Estate Cadastre Information System (ALKIS)
DDC subject of DNB:: 520 Astronomy & allied sciences
Link to Context:: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/7S3JKU/
Link to Context:: https://doi.org/10.5446/67667
Statement of responsibility:: Jonas Bostelmann
Bibliographic notes:: Conference presentation: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/7S3JKU/
Bibliographic notes:: Video of the presentation (TIB AV-Portal): https://doi.org/10.5446/67667