GEOAI & Mobility

Supper & Supper verbindet mit Geo AI das Potenzial von Standorten und räumlichen Verbindungen zu hochmodernen KI-Lösungen.

Mit Geo AI erschließen wir neue Möglichkeiten für Mobilität, Infrastruktur, Landwirtschaft und industrielle Anwendungen.

Wieso Supper & Supper für Ihr GeoAI Projekt?

Mit über 14 Jahren Erfahrung in Data Science und KI sind wir Ihr spezialisierter Partner für Geodatenanalyse. Wir verbinden ein tiefes Verständnis für räumliche Daten mit modernen KI-Methoden und begleiten Projekte von der Datenaufbereitung bis zur Produktivsetzung.

Was ist GeoAI?

GeoAI kombiniert Künstliche Intelligenz mit Geoinformationssystemen (GIS) und Fernerkundungsdaten. So lassen sich räumliche Daten in einem Umfang und mit einer Genauigkeit auswerten, die mit klassischen GIS-Methoden nicht erreichbar sind.

Kernkomponenten:

  • Computer Vision: Objekterkennung in Luft- und Satellitenbildern
  • 3D-Punktwolken-Analyse: Verarbeitung von LiDAR- und Photogrammetrie-Daten
  • Räumliche KI: Machine Learning für geospatiale Vorhersagen

Verwandte Services: Data Consulting · Data Lab · Data Operations · Data Infrastructure

KI auf 3D-Daten

3D-Punktwolken aus LiDAR-Scans und Photogrammetrie enthalten reichhaltige räumliche Informationen. Unsere Algorithmen extrahieren daraus automatisch Objekte, Strukturen und semantische Informationen.

  • Deep Learning für 3D-Punktwolken (PointNet, PCN)
  • Semantic Segmentation und Objektklassifizierung
  • 3D-Objektdetektion und Mesh-Generierung
KI auf 3D-Daten

KI auf 2D-Daten

Satellitenbilder und Luftaufnahmen liefern flächendeckende Informationen über große Gebiete. Unsere Computer-Vision-Modelle werten diese Daten für Landnutzung, Monitoring und Change Detection aus.

  • CNNs für Bildklassifikation und Segmentierung
  • Change Detection für Monitoring-Anwendungen
  • Multi- und hyperspektrale Bildanalyse
KI auf 2D-Daten

Mobilitäts- und Geodaten

Die Kombination von Mobilitätsdaten mit Geodaten ermöglicht intelligente Verkehrslösungen und optimierte Routenplanung für die Smart City von morgen.

  • Routenoptimierung auf Basis der Verkehrslage
  • Stauvorhersage mit Machine Learning
  • Flotten- und Logistikoptimierung mit Geo-AI Insights
Mobilitäts- und Geodaten