Diese KI wird in einem mehrstufigen Prozess mittels Tausender Trainingsdatensätze angelernt und vielfach auf ihre Zuverlässigkeit getestet, um im Anschluss eigenständig Objekte in Bildern erkennen und verorten zu können.
Schon heute können bereits einige Infrastrukturelemente mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit erkannt werden. In den kommenden Jahren werden weitere Elemente ergänzt, um den Nutzen der Software weiter zu steigern und zu einem hohen Automatisierungsgrad zu kommen. Hierzu werden moderne Verfahren des Transfer-Learnings implementiert, um den Aufwand für das Training neuer Objekttypen zu reduzieren und die Kosten zu senken.
Zusätzlich werden aktuell eine Erweiterung zur Tiefenschätzung für eine höhere Präzision der automatischen Vermessung und eine Portierung der Software in eine Cloud-Umgebung für eine hohe Skalierbarkeit zur Auswertung großer Datenmengen umgesetzt.