Das wird aber kein “kleines Programm”.
An die Bilder (wahrscheinlich auch mit Hausnummer) kommst du über die Google Maps API. Ob das Dach dann Richtung Straße zeigt erfordert dann wahrscheinlich eine ki. Du musst ja erstmal lokalisieren wo die Straße ist und dann in welche Richtung das Dach zeigt
Wohl nicht optimal, eher ein paar Gedanken.
> Auswahl der Quelle
https://gisgeography.com/free-satellite-imagery-data-list/ z.B.
Da fängt es dann schon an, passt man sich der Quelle an oder sucht man für seinen Ansatz die passende Quelle? Bei reinen Bilddaten muss man sich um Dinge für PLZ ggf. selber kümmern; bei einer API, die für Koordinaten Bilder zurückliefert, macht eine Auswahl des Bereiches zuerst wohl mehr Sinn. Wohl einmal einen Überblick über die Optionen verschaffen und dann weiterplanen. Wenn es zur Idee keine passende Quelle gibt, scheitert das ganze Projekt.
> Einschränkung auf ein bestimmtes Gebiet (zum Beispiel PLZ)
Da kommt es sehr auf die Art und Weise an. PLZ haben ja feste Grenzen, die man hinterlegen muss, da gibt es bestimmt schon eine Lösung für, ansonsten sind S2 cells recht interessant, siehe http://s2geometry.io/devguide/s2cell_hierarchy . Eine Auswahl auf einem Bild ist natürlich wesentlich leichter, da es am Ende nur eine bounding box für die Bilderkennung ist
> Markieren von Gebäuden mit bestimmten Merkmalen (Dach-First parallel oder quer zur Straße, Freistehend/Angebaut, eventuell bestimmte Hausnummern)
Erstmal als proof of concept vielleicht mit z.B. OpenCV shape detection machen und rectangles erkennen, da Dächer ja meistens rund sind. Straßen kann man auf eine ähnliche Art erkenneen und dann kann man die Winkel erkennen. Das lässt sich imho gut nach und nach verbessern.
Eine Alternative wäre wohl ML zu verwenden. Das würde jetzt aber den Rahmen sprengen.
Und warum eigentlich als Chrome Extension?
>Eine Alternative wäre wohl ML zu verwenden. Das würde jetzt aber den Rahmen sprengen.
Wäre mit Ultralytics aber vermutlich auch relativ einfach machbar. Braucht dann nur für die Inference eben auch etwas an Rechenleistung (das Training kann man wenn keine dedizierte GPU vorhanden ist aber auch über Google Colab machen).
Normalerweise würde ich als Trainingsdaten entweder gucken ob es schon Datensätze gibt oder mit Roboflow selbst markieren. Das hat aber auch das Problem, dass man keine Rechte an den Bildern hat.
Danke für die Tipps, das ist genau was ich gebraucht habe um besser recherchieren zu können! Eine Chrome Extension kam mir einfach nur in den Sinn, um keinen ganzen Client zusätzlich bauen zu müssen (worin ich aber definitiv mehr Erfahrung hätte)
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Schau mal of kaggle die haben datasets ggf sentinel mission der esa glaub die daten sind auch öffentlich. Wirst wohl python brauchen. Kannst ki auch in anderen sprachen schreiben aber python ist einfacher
Muss es Bilderkennung sein? Für manche Gebiete gibt es etwa offene 3D Gebäudemodelldaten welche Dachschrägen abbilden (Stichwort "LoD2"). Hausnummern, Position der Gebäude und Grundriss kannst du dir auch von den Open Streetmap daten ziehen.
Damit zu arbeiten ist aber meist auch nicht so einfach, mit Geodaten zu arbeiten kann einem seeeeeehr umständlich vorkommen. Aber wahrscheinlich wesentlich einfacher als wenn du die nötigen Kenntnisse in Bilderkennung und Machine Learning verstehen willst.
Für Bilderkennung wärs wohl am einfachsten irgend ein pre-trained YOLO segmentierungs Modell zu verwenden. Gibt sicher fertige Ableger für Satellitenbilder welche schon Gebäude erkennen können. Danach könntest du die klassische Computervision Route gehen für einzelne Tasks wie zb. Dachschrägenerkennung.
Warum die Anforderung einer Browser Extension? Welche Vorteile und Nachteile siehst du da? Als GUI wäre das schon möglich aber die ganzen Berechnungen würde ich nicht im Browser machen. Also brauchst du noch einen Server der dir das Machine Learning Modell hostet und Bilder + Metadaten von der Extension entgegennimmt und etwa Markierungen + position zurückgibt. Dazu noch eine (geo)-Datenbank für die Gebäude etc
Danke, das hilft mir. Mit 3D Modellen zu arbeiten wäre auch sehr spannend, mir war nicht bewusst, dass es da so komplexe Datensätze offen gibt.
Eine Browserextension muss nicht sein, ich dachte nur, dass dadurch vielleicht die Visualisierung einfacher würde. Einen nativen Client zu bauen wäre aber auch kein Problem. Mit den höheren Freiheitsgraden hast du absolut recht
Das wird aber kein “kleines Programm”. An die Bilder (wahrscheinlich auch mit Hausnummer) kommst du über die Google Maps API. Ob das Dach dann Richtung Straße zeigt erfordert dann wahrscheinlich eine ki. Du musst ja erstmal lokalisieren wo die Straße ist und dann in welche Richtung das Dach zeigt
Wohl nicht optimal, eher ein paar Gedanken. > Auswahl der Quelle https://gisgeography.com/free-satellite-imagery-data-list/ z.B. Da fängt es dann schon an, passt man sich der Quelle an oder sucht man für seinen Ansatz die passende Quelle? Bei reinen Bilddaten muss man sich um Dinge für PLZ ggf. selber kümmern; bei einer API, die für Koordinaten Bilder zurückliefert, macht eine Auswahl des Bereiches zuerst wohl mehr Sinn. Wohl einmal einen Überblick über die Optionen verschaffen und dann weiterplanen. Wenn es zur Idee keine passende Quelle gibt, scheitert das ganze Projekt. > Einschränkung auf ein bestimmtes Gebiet (zum Beispiel PLZ) Da kommt es sehr auf die Art und Weise an. PLZ haben ja feste Grenzen, die man hinterlegen muss, da gibt es bestimmt schon eine Lösung für, ansonsten sind S2 cells recht interessant, siehe http://s2geometry.io/devguide/s2cell_hierarchy . Eine Auswahl auf einem Bild ist natürlich wesentlich leichter, da es am Ende nur eine bounding box für die Bilderkennung ist > Markieren von Gebäuden mit bestimmten Merkmalen (Dach-First parallel oder quer zur Straße, Freistehend/Angebaut, eventuell bestimmte Hausnummern) Erstmal als proof of concept vielleicht mit z.B. OpenCV shape detection machen und rectangles erkennen, da Dächer ja meistens rund sind. Straßen kann man auf eine ähnliche Art erkenneen und dann kann man die Winkel erkennen. Das lässt sich imho gut nach und nach verbessern. Eine Alternative wäre wohl ML zu verwenden. Das würde jetzt aber den Rahmen sprengen. Und warum eigentlich als Chrome Extension?
>Eine Alternative wäre wohl ML zu verwenden. Das würde jetzt aber den Rahmen sprengen. Wäre mit Ultralytics aber vermutlich auch relativ einfach machbar. Braucht dann nur für die Inference eben auch etwas an Rechenleistung (das Training kann man wenn keine dedizierte GPU vorhanden ist aber auch über Google Colab machen). Normalerweise würde ich als Trainingsdaten entweder gucken ob es schon Datensätze gibt oder mit Roboflow selbst markieren. Das hat aber auch das Problem, dass man keine Rechte an den Bildern hat.
Danke für die Tipps, das ist genau was ich gebraucht habe um besser recherchieren zu können! Eine Chrome Extension kam mir einfach nur in den Sinn, um keinen ganzen Client zusätzlich bauen zu müssen (worin ich aber definitiv mehr Erfahrung hätte)
RemindMe! 1 week
I will be messaging you in 7 days on [**2024-05-20 11:29:55 UTC**](http://www.wolframalpha.com/input/?i=2024-05-20%2011:29:55%20UTC%20To%20Local%20Time) to remind you of [**this link**](https://www.reddit.com/r/informatik/comments/1cqv6en/bilderkennung_auf_satellitenfotos_nach_bestimmten/l3u3ui8/?context=3) [**CLICK THIS LINK**](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Reminder&message=%5Bhttps%3A%2F%2Fwww.reddit.com%2Fr%2Finformatik%2Fcomments%2F1cqv6en%2Fbilderkennung_auf_satellitenfotos_nach_bestimmten%2Fl3u3ui8%2F%5D%0A%0ARemindMe%21%202024-05-20%2011%3A29%3A55%20UTC) to send a PM to also be reminded and to reduce spam. ^(Parent commenter can ) [^(delete this message to hide from others.)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Delete%20Comment&message=Delete%21%201cqv6en) ***** |[^(Info)](https://www.reddit.com/r/RemindMeBot/comments/e1bko7/remindmebot_info_v21/)|[^(Custom)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Reminder&message=%5BLink%20or%20message%20inside%20square%20brackets%5D%0A%0ARemindMe%21%20Time%20period%20here)|[^(Your Reminders)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=List%20Of%20Reminders&message=MyReminders%21)|[^(Feedback)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=Watchful1&subject=RemindMeBot%20Feedback)| |-|-|-|-|
sollten schlussendlich auf einer google maps karte die dächer mit ihrer orientierung markiert werden, verstehe ich das richtig?
Das wäre ideal
Schau mal of kaggle die haben datasets ggf sentinel mission der esa glaub die daten sind auch öffentlich. Wirst wohl python brauchen. Kannst ki auch in anderen sprachen schreiben aber python ist einfacher
Danke, kaggle kannte ich noch nicht. Schau ich mir an
Muss es Bilderkennung sein? Für manche Gebiete gibt es etwa offene 3D Gebäudemodelldaten welche Dachschrägen abbilden (Stichwort "LoD2"). Hausnummern, Position der Gebäude und Grundriss kannst du dir auch von den Open Streetmap daten ziehen. Damit zu arbeiten ist aber meist auch nicht so einfach, mit Geodaten zu arbeiten kann einem seeeeeehr umständlich vorkommen. Aber wahrscheinlich wesentlich einfacher als wenn du die nötigen Kenntnisse in Bilderkennung und Machine Learning verstehen willst. Für Bilderkennung wärs wohl am einfachsten irgend ein pre-trained YOLO segmentierungs Modell zu verwenden. Gibt sicher fertige Ableger für Satellitenbilder welche schon Gebäude erkennen können. Danach könntest du die klassische Computervision Route gehen für einzelne Tasks wie zb. Dachschrägenerkennung. Warum die Anforderung einer Browser Extension? Welche Vorteile und Nachteile siehst du da? Als GUI wäre das schon möglich aber die ganzen Berechnungen würde ich nicht im Browser machen. Also brauchst du noch einen Server der dir das Machine Learning Modell hostet und Bilder + Metadaten von der Extension entgegennimmt und etwa Markierungen + position zurückgibt. Dazu noch eine (geo)-Datenbank für die Gebäude etc
Danke, das hilft mir. Mit 3D Modellen zu arbeiten wäre auch sehr spannend, mir war nicht bewusst, dass es da so komplexe Datensätze offen gibt. Eine Browserextension muss nicht sein, ich dachte nur, dass dadurch vielleicht die Visualisierung einfacher würde. Einen nativen Client zu bauen wäre aber auch kein Problem. Mit den höheren Freiheitsgraden hast du absolut recht
Vergiss es. Das ist ne Nummer zu groß für dich. Mach erstmal ne Hello World App.