Ähnlich wie GIS liefern Katasterdaten Informationen über Objekte und Flächen im öffentlichen Raum und können daher als Annotationen für das Modelltraining verwendet werden.

Zur kontinuierlichen Verbesserung können die Detektionen bearbeitet und die Modelle neu trainiert werden. Falls es für Ihren gewünschten Use Case noch keine Annotationen oder Modelle gibt, können Sie selbst in den Bilddaten annotieren und ein neues Modell von Grund auf ohne Vorkenntnisse trainieren.

Beschädigtes oder zu Wartungszwecken stillgelegtes Anlagevermögen einer Stadt oder Gemeinde ist oft nur aufwändig zu identifizieren. Die Inspektion vor Ort ist darüber hinaus zeitaufwändig und ineffizient, selbst wenn mobile Mapping-Bilddaten zur Verfügung stehen, um diese Aufgabe vom Schreibtisch aus zu erledigen. Detekt analysiert vorhandenes Bildmaterial mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, um Mängel zu identifizieren und zu klassifizieren, sei es ein Riss oder ein beschädigtes Verkehrszeichen. Somit müssen Bedienstete im öffentlichen Bereich nicht mehr manuell nach Beschädigungen suchen, oder sich auf Meldungen von aufmerksamen Bürgern verlassen und profitieren von Zeitersparnis und einem verbesserten Erhaltungsmanagement.

Sämtliche Bodenmarkierungen (z. B. Abbiegepfeile, Zebrastreifen, Trennlinien, etc.) können erkannt werden, um einen vollständigen Überblick zu erhalten.