Kort fortalt: Lantmäteriet (Sverige): 88 % af de bygninger, modellen finder, er reelle (præcision), og 74 % af eksisterende bygninger opdages (recall). I produktion hjælper det med at finde 1–2 % flere bygninger. Tallet er målt. Kilde: EuroSDR – Workshop report: AI in Core Business Processes of NMCAs.
✔ Kilde åbnet og tjekket
Tilføjet 21.10.2026
Relevans for Danmark 2/3
Fakta i tal
88 %af de bygninger, modellen finder, er reelle (præcision), og 74 % af eksisterende bygninger opdages (recall)
+1–2 %I produktion hjælper det med at finde 1–2 % flere bygninger
1Problemet
Topografiske kortlæggere skal finde og registrere bygninger i luftfotos, og nogle bygninger mangler i kortdatabasen.
2Løsningen
En maskinlæringsmodel trænet på luftfotos og højdemodeller (nDSM) finder bygninger. Siden marts 2024 bruges fundene som baggrundslag for kortlæggerne i produktionen.
3Sådan er det målt
Lantmäteriets præcision og recall for modellen, refereret i EuroSDR's workshoprapport om AI i kortmyndigheder (2025).
88 % af de bygninger, modellen finder, er reelle (præcision), og 74 % af eksisterende bygninger opdages (recall). I produktion hjælper det med at finde 1–2 % flere bygninger.
Det virkede ikke
Træning tager 4–5 dage pr. model og kræver omhyggelig planlægning; recall på 74 % betyder, at mange bygninger stadig ikke findes.