Häufig gestellte Fragen

Was kann ich tun, falls ich keine Bilddaten zur Verfügung habe?

Unser Partner Skyability ist auf die Erfassung georeferenzierter Mobile Mapping Daten (Bilder und Punktwolken) mit Drohnen oder Fahrzeugen spezialisiert. Gemeinsam sind wir in der Lage, eine End-to-End-Lösung für Ihre Bedürfnisse anzubieten.

Mit welchen Bilddaten arbeitet Detekt?

Wir sind in der Lage, mit praktisch allen Bilddaten, einschließlich Videos, zu arbeiten. Dazu gehören Handybilder, planare Bilder, stereoskopische Bilder oder 360°-Aufnahmen. Die Aufnahmen sollten aus kalibrierten Kameras stammen, da dies die Erkennungsgenauigkeit erhöht.

Welche Daten werden für eine einfache Georeferenzierung benötigt?

Um den Aufnahmeort eines Bildes zu bestimmen und es im Viewer korrekt anzuzeigen, sind GNSS-Koordinaten (z. B. GPS, GLONASS, Galileo oder BEIDOU) und die Bildausrichtung als Mindestvoraussetzung erforderlich.

Wie lässt sich die genaue Position und Größe einer Detektion bestimmen?

Detekt arbeitet mit verschiedenen Methoden, um die exakte Position und Größe eines erkannten Objekts oder einer Oberfläche aus den bereitgestellten Bildtiefeninformationen zu bestimmen:

  • Falls die Kameraposition und -ausrichtung mit jedem Bild geliefert wird, kann die Entfernung zu den erkannten Objekten geschätzt werden, um den ungefähren Standort jeder Erkennung zu ermitteln.
  • Stereoskopische Bilder ermöglichen es uns, die Entfernung zwischen den Kameras zu einem Objekt im Bild mit Hilfe photogrammetrischer Methoden (Image Matching) zu berechnen, wobei die innere und äußere Orientierung als Eingabeparameter dienen.
  • 3D-Punktwolken werden am häufigsten mit 3D-Laserscannern und LiDAR-Technologie (Light Detection and Ranging) erzeugt und ermöglichen präzise und detaillierte Messungen. Im Vergleich zu 3D-Informationen, die aus Bilddaten berechnet werden, liefert das Laserscanning genauere Positionsinformationen.
Wie kann Detekt die Zahl der Fehldetektionen minimieren?

Detekt verwendet Objektfusionierung, um einzelne Erkennungen in Bildern und anderen Datenquellen zusammenzuführen. Ein eigens entwickelter Algorithmus kombiniert die Klassifizierung und Verortungen, gewichtet diese logisch und maximiert so die Genauigkeit. Darüber hinaus können Objekte, welche zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden, im Zeitverlauf verfolgt und verglichen werden, um Zustandsveränderungen zu bewerten.

Ist sichergestellt, dass die DSGVO- und Anonymisierungsanforderungen erfüllt werden?

Unser Partner Celantur bietet eine hochwertige und skalierbare Lösung zur Anonymisierung von Gesichtern, Körpern und Kennzeichen in Bild- und Videodaten an, welche wir vollständig in unsere Pipeline integrieren können.