ReGeo: Geo-localization of Images

ReGeo, nutzt moderne Machine Learning Methoden, um geografische Koordinaten direkt vorherzusagen. In Tests erreicht ReGeo trotz seiner vergleichsweisen einfachen Bauweise ähnlich hohe Präzision wie aufwendige Konkurrenzsysteme. Auf Kontinent- und Länderebene erzielt es sehr gute Ergebnisse und übertrifft damit sogar andere führende Methoden. Besonders bemerkenswert ist die Generalisierungsfähigkeit des Modells, das selbst auf bislang ungesehenen Daten präzise Vorhersagen trifft. Selbst wenn die Bilder aus ganz anderen Quellen stammen als die Trainingsdaten, liefert ReGeo überzeugende Ergebnisse. So konnte es in einem Test bei rund einem Drittel der Bilder den Aufnahmeort bis auf Stadtebene korrekt bestimmen. Mit grösserem Suchradius steigt die Genauigkeit weiter an: fast 88 Prozent auf regionaler Ebene, knapp 97 Prozent auf Länderebene und über 99 Prozent auf Kontinentebene.

Zur praxisnahen Validierung wurde eine Web-Applikation entwickelt, die zufällige Bilder präsentiert. Spielende geben daraufhin eine Standortschätzung ab, während ReGeo denselben Bildort vorhersagt. Über die Haversine-Distanz wird bestimmt, wer dem tatsächlichen Standort am nächsten liegt. Die Anwendung wurde vielfach genutzt und zeigte, dass ReGeo in realistischen Spielsituationen zuverlässig den Aufnahmeort vorhersagt. Dies unterstreicht das Potenzial des Modells für Geomatik-Anwendungen, Bildung, Medienarbeit und interaktive Formate. Damit bietet ReGeo ein effizientes Werkzeug für Geomatik-Anwendungen wie GIS-Analysen, Fernerkundung und urbane Kartierung, ohne auf umfangreiche Datenbanken oder komplexe Verfahren angewiesen zu sein.

https://geo-guesser.infs.ai/