Sign2Geo: Automatische Transformation von PDF-VZP in Berliner GIS-Daten als Managed Service
Lösungsidee „Sign2Geo“ für die City Challenge Berlin 2026
Die dida Datenschmiede GmbH entwickelt mit Sign2Geo ein spezialisiertes Machine Vision Modell (Deep Learning) zur vollautomatischen visuellen Erfassung und Strukturierung von grafischen PDF-Verkehrszeichenplänen.
Die KI erkennt fahrspurgenaue Baustellenflächen sowie Verkehrszeichen inklusive ihres Gültigkeitsstatus (farbig, ausgegraut, durchgestrichen). Durch einen automatisierten Abgleich mit den offiziellen ALKIS-Kartendaten des Landes Berlin werden die visuellen Bildpunkte direkt in präzise GPS-Koordinaten übersetzt und im standardisierten GeoJSON-Format ausgegeben.
Die Lösung wird als schlüsselfertiger, DSGVO-konformer Managed Service (Entwicklung & Service-Hosting in Deutschland) bereitgestellt und nach Projektabschluss vollständig als Open Source auf Open CoDE veröffentlicht.
