Dzięki wykorzystaniu dużych zbiorów danych zdjęć lotniczych modele uczenia maszynowego zaimplementowane w CertiflAI wykazują dobrą i stabilną wydajność w wykrywaniu wad na zdjęciach charakteryzujących się różnymi GSD, typami terenu czy wykonanych w różnych porach roku.
CertiflAI wykrywa 6 rodzajów powszechnie występujących wad obrazów lotniczych – chmury, cienie chmur, rozmycia, przebarwienia, wypalone obszary i odblaski. Niektóre z tych wad są krytyczne i mogą powodować konieczność powtórzenia akwizycji danych. Inne są mniej kluczowe, ale ich wykrycie może pomóc w wygenerowaniu dobrej jakości produktu końcowego.
Aby stworzyć wystarczająco duże zbiory danych, firma OPEGIEKA opracowała zaawansowane algorytmy, które symulują defekty na zdjęciach lotniczych, Dzięki nim można wygenerować quasi-nieskończoną liczbę przykładów do szkolenia modeli uczenia maszynowego. Wykorzystując otwarte bazy danych opublikowanych ortofotomap i włączając elementy losowości w proces symulacji defektów, CertiflAI jest w stanie osiągnąć niezrównaną dokładność i skuteczność w wykrywaniu defektów.
