Immobilien · Computer Vision · Deep Learning · Machine Learning

Deep Learning für die Preisanalyse städtischer Zonen

Ein Deep-Learning-System, das Stadtkarten segmentiert, mit historischen Karten vergleicht und die Entwicklung freier Flächen über die Zeit verfolgt – als Grundlage für die Preisbewertung städtischer Zonen.

5 Klassen der Flächennutzung pixelgenau kartiert
Illustration einer segmentierten Stadtkarte mit Diagrammen zu Freiflächen, erschlossenen Straßen, Häusern und Infrastruktur
Kunde
Online-Immobilienplattform
Branche
Immobilien
Technologie
Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning
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Die Herausforderung

Die genaue Preisbewertung verschiedener Zonen innerhalb einer Stadt ist für Immobilienprofis unerlässlich, war bisher aber schwierig und zeitaufwendig.

Eine führende Online-Immobilienplattform brauchte eine Lösung, die die Wertermittlung städtischer Zonen unterstützt und Branchenprofis genauere Erkenntnisse liefert.

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Unsere Lösung

Mit einem Ansatz der semantischen Segmentierung haben wir die Karte einer Stadt analysiert und eine dichte Segmentierungskarte erzeugt, in der jedes Pixel einer von fünf vordefinierten Klassen zugeordnet ist. Das ergibt ein detailliertes Bild von Aufbau und Zusammensetzung der Stadt.

Um die Entwicklung der Stadt nachzuvollziehen, haben wir historische Karten aus verschiedenen Jahren hinzugezogen, verglichen und Statistiken zur Stadtentwicklung abgeleitet. Im Mittelpunkt stand, wie sich die Verfügbarkeit freier Flächen für mögliche Immobilienentwicklung im Laufe der Zeit verändert hat – ein wichtiger Indikator für den Wert und die Attraktivität bestimmter Gebiete.

  • Straßen, einschließlich befestigter Straßen, Autobahnen und Nebenstraßen
  • Wohngebäude, von kleinen Häusern bis zu mehrstöckigen Gebäuden
  • Infrastruktur, einschließlich Gewerbegebieten und laufender Erschließung oder Bebauung
  • Grünflächen mit Bäumen
  • Freie Flächen, die für eine mögliche Immobilienentwicklung verfügbar sind
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Das Ergebnis

5 Klassen der Flächennutzung pixelgenau kartiert

Das System lieferte dem Immobilienunternehmen Daten und Erkenntnisse für effizientere Preisbewertungen. Da das Unternehmen die Zusammensetzung verschiedener Zonen sehen und verstehen konnte, ließ sich eigenes Fachwissen und Marktkenntnis gezielt für angemessene Preisbewertungen einsetzen.

Dadurch konnte die Plattform ihren Nutzern verbesserte Services anbieten.

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