Auf dem dynamischen Immobilienmarkt von heute ist es für Immobilienfachleute unerlässlich, den Preis verschiedener Zonen innerhalb einer Stadt genau zu bewerten. Diese Aufgabe ist jedoch traditionell schwierig und zeitaufwändig. Um dieses Problem zu lösen, hat unser Team bei AI Superior eine auf Deep Learning basierende Lösung für eine führende Online-Immobilienplattform entwickelt. Durch den Einsatz eines semantischen Segmentierungsansatzes haben wir ein System geschaffen, das Stadtkarten analysiert, verschiedene Gebiete identifiziert und klassifiziert und wertvolle Erkenntnisse gewinnt, um den Preis von Zonen genau zu bewerten.
Nutzung von Deep Learning für die Analyse der Preisgestaltung in städtischen Gebieten
Zusammenfassung
Herausforderung
Eine führende Online-Immobilienplattform benötigte eine Lösung, die die Bewertung von städtischen Gebieten innerhalb einer Stadt erleichtern würde. Um den Fachleuten der Branche genauere Einblicke zu ermöglichen, wurde unser Segmentierungsmodell als potenzielles Hilfsmittel für diesen Prozess vorgeschlagen.
Lösung von AI Superior
Um diese Herausforderung zu meistern, hat unser Team bei AI Superior ein Projekt zur Entwicklung einer Lösung gestartet, die die Preisbewertung von Gebieten in einer Stadt erleichtert.
In der ersten Phase unseres Projekts analysierten wir die Karte der betreffenden Stadt. Mithilfe eines semantischen Segmentierungsansatzes erstellten wir eine dichte Segmentierungskarte des Gebiets, in der jedes Pixel einer der folgenden vordefinierten Klassen zugeordnet wurde: Straßen (einschließlich asphaltierter Straßen, Autobahnen und Nebenstraßen), Wohnhäuser (einschließlich kleiner Häuser und mehrstöckiger Gebäude), Infrastruktur (einschließlich Gewerbegebiete und laufender Entwicklungs-/Bauarbeiten), Grünflächen (mit Bäumen) und Freiflächen (die für eine mögliche Immobilienentwicklung zur Verfügung stehen). Diese umfassende Analyse ermöglichte ein detailliertes Verständnis des Layouts und der Zusammensetzung der Stadt.
Um ein besseres Verständnis für die Entwicklung der Stadt im Laufe der Zeit zu gewinnen, haben wir historische Karten aus verschiedenen Jahren in unsere Analyse einbezogen. Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Karten konnten wir Erkenntnisse und Statistiken über die Entwicklung der Stadt gewinnen. Unsere Analyse konzentrierte sich in erster Linie auf die Überwachung der Verfügbarkeit von Freiflächen für die potenzielle Entwicklung von Grundstücken im Laufe der Zeit. Diese zeitlichen Erkenntnisse waren von unschätzbarem Wert für die Beurteilung des Wertes und der Attraktivität bestimmter Regionen in der Stadt und ermöglichten es dem Immobilienunternehmen, sein Fachwissen und seine Marktkenntnis einzusetzen, um angemessene Preisbewertungen zu ermitteln.
Ergebnisse und Auswirkungen
Die Implementierung unseres Systems verschaffte dem Immobilienunternehmen wertvolle Einblicke und Daten, die eine effizientere Preisbewertung ermöglichten. Durch die Visualisierung und das Verständnis der Zusammensetzung der verschiedenen Zonen konnte das Unternehmen sein Fachwissen und seine Marktkenntnis einsetzen, um angemessene Preisbewertungen zu ermitteln. Infolgedessen konnte das Unternehmen seinen Nutzern bessere Dienstleistungen anbieten, was letztlich zu einem effizienteren und informierten Immobilienmarkt beitrug.
Dieses Projekt ist ein Beispiel für das Engagement von AI Superior, Branchen mit modernsten KI-Technologien zu unterstützen. Mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz erfolgreicher Projekte treiben wir weiterhin Innovationen voran und gestalten die Zukunft der Immobilienbewertung.
