Annotation von Geodaten
für akkurate Geodaten-Modellierung
Wir helfen Ihnen jegliche für GeoAI und Geodatenmodelle erforderliche Geodaten akkurat und sorgfältig aufzubereiten.
Stellen Sie sicher, dass Ihr KI-Produkt mit sorgfältig aufbereiteten Geodaten trainiert wird
Die Vorbereitung von Geodaten für GeoAI Applikationen umfasst die Annotation von Karten, Satellitenfotos und anderen Bildern mit verschiedenen Annotationsmethoden. Dazu gehören in der Regel Informationen über den Standort, Eigenschaften von Objekten und viele andere Attribute, die es KI-Systemen ermöglichen, reale Phänomene in einem bestimmten geografischen Gebiet oder Kontext zu lokalisieren und zu verstehen.
Bei diesem Prozess werden in der Regel große Datensätze aus vielen unterschiedlichen Quellen in unterschiedlichen Formaten mit Anmerkungen versehen. Die kombinierten Daten zusammen mit Ihren Anmerkungen oder Annotationen liefern mehr Kontext und erleichtern das Verständnis verschiedener Ereignisse. KI-Systeme können darin visuelle Muster erkennen und Bilder ermöglichen Erkenntnisse, die Sie in einer großen Tabelle übersehen würden. Vorhersagen werden präziser, schneller und einfacher.
Tiefgreifende Expertise in der Annotation von Geodaten
Polygon Annotation
Bei der Polygon Annotation werden Objekten mithilfe einer Anordnung spezifischer x- und y-Koordinaten entlang ihrer Kanten gekennzeichnet. Diese Methode bietet pixelgenaue Präzision, ist flexibel und eignet sich am besten für Objekte, die schlecht in 2D-Begrenzungsrahmen passen.
Semantische Segmentierung
Wenn Sie nach einer akribisch detaillierten Annotationsmethode suchen, ist semantische Segmentierung eine gute Wahl. Dabei handelt es sich um eine Deep-Learning Technik, die jedem Pixel in einem Bild eine Bezeichnung oder Kategorie zuweist. Sie wird angewendet, um eine Gruppe von Pixeln zu identifizieren, die verschiedenen Kategorien angehören.
Bildklassifizierung
Data Annotatoren verwenden vorgegebene Kriterien, um Gruppen von Pixeln oder Vektoren innerhalb eines Bildes zu identifizieren und zu klassifizieren. Kriterien für die Klassifikation können eine oder mehrere spektrale oder texturelle Eigenschaften sein.
Objektverfolgung
Die Objektverfolgung erleichtert die Standortbestimmung von Objekten in Echtzeit oder in Aufnahmen. In jedem Bild werden Standort und Klasse von Objekten von Interesse gekennzeichnet. Jedes erkannte Objekt erhält eine eindeutige Identifikationsnummer, die für alle Bilder, die dieses Objekt enthalten, dieselbe ist. Algorithmen zur Objektverfolgung analysiere
LiDAR Annotation
Für die Annotation von LiDAR Daten werden semantische Segmentierung, Objekterkennung und andere Annotationsmethoden verwendet. 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.
Landmark Annotation
Bei der Landmark Annotation platzieren die Annotatoren Punkte auf bestimmten Bereichen innerhalb des Bildes, um die Lokalisierung der Bildbestandteile zu erleichtern. Die Methode ist sehr nützlich für das Zählen und Tracking kleinerer Objekte wie Tiere in einer Herde oder Ereignisse aus der Vogelperspektive.
Die Annotation von Geodaten ermöglicht KI-Systemen ein umfassendes Verständnis bestimmter Ereignisse, Muster und Veränderungen auf der Erdoberfläche. Räumliche Umgebungen und die Interaktion von Menschen und Tieren mit ihrer physischen Umwelt können besser visualisiert und simuliert und verstanden werden.