Annotation von Geodaten
für akkurate Geodaten-Modellierung
Wir helfen Ihnen für GeoAI und Geodatenmodelle
wichtige Geodaten akkurat und sorgfältig aufzubereiten.
Beispiele für annotierte Geodaten
Unser Serviceangebot
Mindy Support hilft dabei, das volle Potential Ihrer KI-Projekte auszuschöpfen. Unsere Data Annotation Dienstleistungen für Geodaten sorgen für präzise und zuverlässige Trainingsdaten, mit denen Sie Over- und Underfitting vermeiden. Unsere Leistungen umfassen:
Polygon Annotation
Bei der Polygon Annotation werden Objekten mithilfe einer Anordnung spezifischer x- und y-Koordinaten entlang ihrer Kanten gekennzeichnet. Sie ermöglicht eine genaue Kartierung und Festlegung, wie Land genutzt wird. Mit Polygonen annotierte Karten können dazu verwendet werden, um KI-Modelle zu trainieren, Grenzen zu erkennen, Gelände zu analysieren oder Objekte in Satellitenbildern zu erkennen und die Genauigkeit und Effektivität geografischer Informationssysteme (GIS) zu verbessern.
Semantische Segmentierung
Bei der semantischen Segmentierung weisen wir jedem Pixel in einem Bild eine Bezeichnung oder Kategorie zu. Sie wird angewendet, um eine Gruppe von Pixeln zu identifizieren, die verschiedenen Kategorien angehören und ermöglicht beispielsweise eine detaillierte Klassifizierung von Elementen in Satelliten- oder Luftbildern. Dadurch können KI-Modelle hochpräzise zwischen Landtypen, Infrastruktur und natürlichen Merkmalen unterscheiden und Anwendungen in der Stadtplanung, der Umweltüberwachung und im Ressourcenmanagement verbessern.
Bildklassifikation
Bei der Bildklassifizierung extrahieren wir Informationsklassen aus Multiband-Raster-Bildern, häufig Satelliten- oder Luftbilder. Das resultierende Raster aus der Bildklassifizierung kann verwendet werden, um thematische Karten zu erstellen. Mit diesen können KI-Modelle trainiert werden, verschiedene Bodenbedeckungen zu identifizieren, Ressourcen zu klassifizieren oder Veränderungen in der Umwelt zu erkennen.
Objektverfolgung
Bei der Objektverfolgung kennzeichnen wir in jedem Satelliten- oder Luftbild Standort und Klasse von Objekten von Interesse. Algorithmen zur Objektverfolgung können trainiert werden, die Objekte in Echtzeit zu identifizieren, zu verfolgen und spezifische Informationen zu liefern. Diese finden sich in KI-Modellen für Verkehrsüberwachung, Wildtier Monitoring und anderen geo-räumlichen Systemen zur Erkenntnisgewinnung.
LiDAR Annotation
Eine präzise Annotation von LiDAR Daten spielt bei der 3D-Kartierung und in der Geländeanalyse eine wichtige Rolle. Um jeden Punkt eines Objektes der richtigen Klasse genau zuordnen zu können, müssen die Annotatoren ausgiebig in der Szene navigieren und die Veränderung von Winkeln beobachten. Die resultierendenLiDAR-Punktwolken werden dazu verwendet KI-Modelle für die Höhenmodellierung, die Vegetationsanalyse und Stadtplanungsaufgaben zu trainieren.
Landmark Annotation
Bei der Landmark Annotation platzieren unsere Annotatoren Punkte auf bestimmten Bereichen innerhalb des Bildes, um eine präzise Identifizierung wichtiger geographischer Merkmale in Satelliten- oder Luftbildern zu ermöglichen. Die mit Landmarks versehenen Bilder dienen als Trainingsdaten für KI-Modelle, die für Navigation, Stadtplanung und Umweltüberwachung verwendet werden und gewährleisten eine genaue Erkennung und Kartierung wichtiger Orientierungspunkte für eine verbesserte Geoanalyse.
Branchen
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Globale Reichweite
Unsere globale Reichweite ermöglicht es unseren Kunden, auf mehrsprachige Teams für Data Annotation, LLM Training, KI Beratung und Kundensupport zurückzugreifen. Unser Fachwissen und sprachliche Kompetenzen helfen ihnen, Daten effizient zu verarbeiten, weltweit zu kommunizieren und kulturelle und zeitliche Barrieren zu überwinden.