Unterstützt von
Einfacher Zugang zu Ihrer Stadt
mit SpatialGPT
USE CASE
Eine
Effizientere
Stadtverwaltung
Frage
Welche Verkehrsschilder gibt es in der Straße zwischen Stadtpark und Hauptbahnhof? Werden alle Vorschriften eingehalten?
SpatialGPT
318 Verkehrsschilder wurden erkannt. Details finden Sie in der 3D-Karte und in der PDF. Alle Vorschriften werden eingehalten.
USE CASE
Förderung
von
Bürgerbeteiligung
Frage
Wo gibt es in der Nähe eines Behindertenparkplatzes einen barrierefreien Aufzug, der mich zur U-Bahn bringt?
SpatialGPT
Basierend auf Ihrem Standort ist der beste Zugang zur U-Bahn vom Parkplatz am Rathaus, dann 50 Meter zum Aufzug ohne Barriere.
VORTEILE
Wir bieten Mehrwert
Reiche Daten
Nutzen Sie den Wert Ihrer räumlichen und visuellen Daten voll aus, indem Sie Objekte verbinden und extrahieren, von Verkehrsschildern bis hin zu vollständigen LoD3.3-Modellen.
Zugängliche Einblicke
Sprechen Sie Ihre Anfrage und erhalten Sie eine sofortige Antwort von einem 24/7 verfügbaren GIS Experten: Mehrwert für Bürger & Beamte.
Engagierte Stakeholder
Fördern Sie verbesserte bürgerliche und Stakeholder-Beteiligung, um Stadtplanungsprozesse zu optimieren.
FUNKTIONEN
Wie SpatialGPT funktioniert
3D-Auto-Labeling
SpatialGPT extrahiert automatisch Infos über Objekte aus Bildern, um einen 3D-Zwilling mit dem Verständnis ihrer räumlichen Beziehungen anzureichern.
SpatialGPT dient als (LLM) Sprachinterface, das Benutzeranfragen versteht, Datenverarbeitungsaufgaben ausführt und die gewünschten Ergebnisse liefert.
Intuitive 3D-Visualisierung
Alle Informationen werden durch einen 3D-Viewer visualisiert, der stadtweite 3D-Modelle streamen kann und intuitive Interaktionen ermöglicht.
UNSERE KUNDEN
Was unsere Kunden sagen
SE3 war ein wertvoller Entwicklungspartner. Dank Ihnen haben wir Entwicklungszeit von einem Jahr auf Monate reduziert. Die Expertise in KI und 3D ist unübertroffen.
Martin Pfeifle
CTO, NNG
KONTAKT
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TEAM
Lukas
Koestler
Lukas verfügt über umfangreiche Erfahrung im Bereich 3D-Computer-Vision und arbeitete mit Nvidia Research, Tesla Autopilot, dem Startup Artisense und BMW Autonomous Driving zusammen. Er studierte an der TUM, Ecole Polytechnique, ETH Zürich und der University of Notre Dame.
Simon
Klenk
Simons Expertise liegt in den Bereichen Event-Kameras und 3D-Vision. Er arbeitete bei der Robert Bosch GmbH, dem Startup Deepfield Robotics und der fortiss GmbH. Seine internationale Erfahrung erstreckt sich auf Michigan, Singapur und die Robotik- und Wahrnehmungsgruppe der UZH und ETH.
Christoph
Bonik
Chris hat Erfahrung im Aufbau von Unternehmen, im Fundraising und in der Zusammenstellung von Spitzenteams. Er ist Geschäftsführer von Bonik Sustainable Facade. Zuvor war er COO von Artisense und Assistant Manager bei KPMG. Er besitzt einen CEMS-Master in Internationalem Management.
Daniel
Cremers
Daniel ist ein angesehener Professor mit mehr als 400 Veröffentlichungen im Bereich Bildverarbeitung und KI. Er hat erfolgreiche Unternehmen gegründet, darunter Artisense Corporation. Daniel erhielt 2016 den Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis, die höchste Auszeichnung der deutschen Wissenschaft.
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