Jonas BostelmannGeneration 5 KI-GebÀudeerkennung und Generation 1 KI-versiegelte-FlÀchen-Erkennung
KI-Training: @lgln_devops
Visualisierung: #QGIS
Animation: MoviePy
#FOSSGIS #OpenSource #OpenData
#Geodaten #OpenData #GeoServices #OpenSource
LGLN DevOps
@lgln_devops
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Wir bauen und betreiben die Geo-Services des Landesamt fĂŒr Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen
#Geodaten #OpenData #GeoServices #OpenSource
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@alfons234 let us know, if you have any feedback đ
Ich suche VerstĂ€rkung fĂŒr mein Team.
Beim Skalieren unserer KI-Anwendungen wollen wir nachhaltiger, effizienter und transparenter werden und eine ressourcenschonende Cloud-Infrastruktur aufbauen. Dabei brauchen wir UnterstĂŒtzung und suchen eine Person, die SpaĂ an diesem Job hĂ€tte:
Software-Architekt/-in (m/w/d) Schwerpunkt: Machine Learning Infrastructure
Vielleicht kennt ihr eine passende Person oder habt selbst Interesse an dem Job. đ
Wir waren auf der #FOSSGIS2024 đ Hier ist eine Ăbersicht unserer VortrĂ€ge mit Links zu den Aufzeichnungen, Folien, Daten und Stellenausschreibungen: https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
geoObserverDeep-Learning: KI GebÀudeerkennung am LGLN https://geoobserver.wordpress.com/2024/04/02/deep-learning-ki-gebaudeerkennung-am-lgln/ #ki #ai #deeplearning #gistribe #gischat #fossgis #foss4g #OSGeo #spatial #geospatial #LGLN #gis #geo #geoObserver pls RT @jonasbostelmann @uwebgeo
media.ccc.de đ€Workflow zur Erstellung von Trainingsdaten fĂŒr die KI-GebĂ€udeerkennung (fossgis2024)
FĂŒr die KI-GebĂ€udeerkennung in Luftbildern wird eine groĂe Menge Trainingsdaten benötigt. In der Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) wurde dafĂŒr ein Workflow unter Verwendung verschiedener Open Sour
https://media.ccc.de/v/fossgis2024-39047-workflow-zur-erstellung-von-trainingsdaten-fr-die-ki-gebudeerkennung #ccc #DatenbankenundDatenprozessierung #fossgis2024 #39047 #Daten #2024
Workflow zur Erstellung von Trainingsdaten fĂŒr die KI-GebĂ€udeerkennung
Unser Vortrag bei der #FOSSGIS2024
"Workflow zur Erstellung von Trainingsdaten fĂŒr die KI-GebĂ€udeerkennung"
Freitag, 22. MĂ€rz, 11:45 Uhr,
Mehr Infos zum Vortrag:
https://pretalx.com/fossgis2024/talk/7S3JKU/ï»ż
Weitere FOSSGIS2024-VortrÀge von uns:
https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
"Workflow zur Erstellung von Trainingsdaten fĂŒr die KI-GebĂ€udeerkennung"
Freitag, 22. MĂ€rz, 11:45 Uhr,
Mehr Infos zum Vortrag:
https://pretalx.com/fossgis2024/talk/7S3JKU/ï»ż
Weitere FOSSGIS2024-VortrÀge von uns:
https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
Unser Vortrag bei der #FOSSGIS2024
"Evaluierung von Hausumringen: ALKIS, OSM, Microsoft und unsere KI im Vergleich"
Donnerstag, 21. MĂ€rz, 14:50 Uhr,
Mehr Infos zum Vortrag:
https://pretalx.com/fossgis2024/talk/TJQQ8L/
Weitere FOSSGIS2024-VortrÀge von uns:
https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
"Evaluierung von Hausumringen: ALKIS, OSM, Microsoft und unsere KI im Vergleich"
Donnerstag, 21. MĂ€rz, 14:50 Uhr,
Mehr Infos zum Vortrag:
https://pretalx.com/fossgis2024/talk/TJQQ8L/
Weitere FOSSGIS2024-VortrÀge von uns:
https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
Evaluierung von Hausumringen: ALKIS, OSM, Microsoft und unsere KI im Vergleich FOSSGIS-Konferenz 2024
Um automatisiert Hinweise zur Aktualisierung der ALKIS-Daten zu erhalten, werden bei der Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) die Ergebnisse einer âKI-GebĂ€udeerkennungâ mit den amtlichen Hausumringen verglichen. Dazu wurde eine Reihe von Metriken entwickelt. Mit denselben Metriken haben wir auch andere frei verfĂŒgbare DatensĂ€tze (z.B.: OSM) ausgewertet, bestehende Differenzen analysiert und daraus Aussagen ĂŒber VollstĂ€ndigkeit, AktualitĂ€t und Genauigkeit der jeweiligen Hausumringe abgeleitet.
Unser Vortrag bei der #FOSSGIS2024
"KI-GebĂ€udeerkennung â Deep-Learning-Modelle zur Aktualisierung der ALKIS-GebĂ€ude"
Donnerstag, 21. MĂ€rz, 14:15 Uhr,
Mehr Infos zum Vortrag: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/JAS9RR/
Weitere FOSSGIS2024-VortrÀge von uns:
https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
"KI-GebĂ€udeerkennung â Deep-Learning-Modelle zur Aktualisierung der ALKIS-GebĂ€ude"
Donnerstag, 21. MĂ€rz, 14:15 Uhr,
Mehr Infos zum Vortrag: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/JAS9RR/
Weitere FOSSGIS2024-VortrÀge von uns:
https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
KI-GebĂ€udeerkennung â Deep-Learning-Modelle zur Aktualisierung der ALKIS-GebĂ€ude FOSSGIS-Konferenz 2024
Beim Einsatz âKĂŒnstlicher Intelligenzâ zur Erkennung von GebĂ€uden in Luftbildern setzt die Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) auf Open Source Software und selbst trainierte Deep-Learning-Modelle. Ein eigenes DecSecOps-Team entwickelt und betreibt seit ĂŒber 4 Jahren eine SaaS-Anwendung zur UnterstĂŒtzung der KatasterĂ€mter. Diese âKI-GebĂ€udeerkennungâ hilft beim Aktualisieren der ALKIS-Daten. Kann sie auch beim Aktualisieren der OSM-GebĂ€ude helfen?
Unser Vortrag bei der #FOSSGIS2024 "Projekt Geodigitalisierungskomponente (GDIK)"
Donnerstag, 21. MĂ€rz, 11:10 Uhr,
Mehr Infos zum Vortrag: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/SML33E/
Weitere FOSSGIS2024-VortrÀge von uns:
https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
Donnerstag, 21. MĂ€rz, 11:10 Uhr,
Mehr Infos zum Vortrag: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/SML33E/
Weitere FOSSGIS2024-VortrÀge von uns:
https://file.ki.lgln.niedersachsen.dev/f/a657b5a0f6684a5aa353/
Projekt Geodigitalisierungskomponente (GDIK) FOSSGIS-Konferenz 2024
50 % aller Daten haben einen Raumbezug. Daraus folgt, dass mindestens 50 % aller Formulare einen Raumbezug haben, aber im HTML Standard existiert kein Formular-Element fĂŒr die Eingabe von Geodaten. Im Rahmen des OZG Projektes Geodigitalisierungskomponente haben wir uns dieser Thematik angenommen, in Online-Formularen Geometrien angeb- und auswĂ€hlbar zu machen. Das Projekt GDIK setzt auf Web-Components und der MasterportalAPI als technischen Unterbau.