ImmoAge - Visuelle Altersbestimmung von Immobilien

Baujahr bzw. Bauperiode und regionale Bauweisen von Einfamilienhäusern sind essentiell für die Bewertung von Immobilien. Mit Hilfe von Bilderkennungsverfahren sollen diese nun automatisiert analysiert und klassifiziert werden.

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Alter und Wert von Immobilien

Baujahr, Alter, Bauperiode und -weise haben nicht nur einen wesentlichen Einfluss auf die Gebäudesubstanz, sondern auch auf den Wert der Immobilie. Während die Lage automatisiert mit Hilfe von hedonischen Modellen über die Adresse der Immobilie bewertet werden kann, ist eine automatisierte Klassifizierung des Gebäudes nach Alter und Bauperiode in Immobilienbewertungen noch ungelöst.

Automatisierte Klassifizierung von Immobilien

Ziel dieses Projektes ist es, das Baujahr, die Bauperiode und regionale Bauweisen von Einfamilienhäusern mit Hilfe von Bilderkennungsverfahren zu analysieren und Gebäude automatisiert zu klassifizieren. Für die Entwicklung von automatischen Bildklassifikationsmethoden sind große Datenmengen notwendig. So können charakteristische visuelle Merkmale für Region, Bauklasse und Bauperiode identifiziert und Klassifikatoren basierend auf diesen Merkmalen trainiert werden. Dem Projekt steht hierfür eine einzigartig große Menge an Immobiliengutachten inklusive Bildern und Objekteigenschaftsbeschreibungen (Baujahr, Zustand, Ausstattung, Adresse, Wert, etc.) zur Verfügung.
Aus diesen Gutachten soll im Zuge des Projekts ein umfassender Datensatz aufbereitet werden, der für das Training von neuartigen Bildanalysemethoden und visuellen Datamining-Methoden verwendet wird.

Neue Analysemethoden

Im Fokus des Projektes stehen die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung von Bildanalyseverfahren zur automatischen Extraktion von regions- und altersspezifischen visuellen Merkmalen sowie Methoden zur automatischen Klassifikation von Gebäuden anhand von Außenansichten. Dabei wird besonders der Vergleich von automatisch extrahierten und manuell (durch ExpertInnen) identifizierten visuellen Merkmalen für unterschiedliche Bauperioden und Regionen im Vordergrund stehen.
Außerdem wird die Genauigkeit der automatischen Vorhersage von Bauperioden und Regionen evaluiert. Einerseits wird dabei komplett automatisch (rein bildbasiert) vorgegangen, andererseits werden zusätzliche geographische Informationen eingebunden.

Publikationen

Koch, D., Despotovic, M., Thaler, S., & Zeppelzauer, M. (2020). Estimating Graduate Density in Satellite Images - A Machine Learning Approach. Elsevier Computers, Environment and Urban Systems, Submitted.
Koch, D., Despotovic, M., Sascha, L., Sakeena, M., Döller, M., & Zeppelzauer, M. (2019). Real Estate Image Analysis - A Literature Review. Real Estate Economics Journal, to Appear, 27(2), 269–300.
Despotovic, M., Koch, D., Leiber, S., Döller, M., Sakeena, M., & Zeppelzauer, M. (2019). Prediction and analysis of heating energy demand for detached houses by computer vision. Energy & Buildings, 193, 29–35. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2019.03.036
Koch, D., Despotovic, M., Döller, M., Sakeena, M., & Zeppelzauer, M. (2019). Predicting Condition and Costs of a Property by Computer Vision. Building and Environment, Submitted.
Koch, D., Despotovic, M., Sakeena, M., Döller, M., & Zeppelzauer, M. (2018). Visual Estimation of Building Condition with Patch-level ConvNets. Proceedings of the 2018 ACM Workshop on Multimedia for Real Estate Tech - RETech"18, 12–17. https://doi.org/10.1145/3210499.3210526
Zeppelzauer, M., Despotovic, M., Sakeena, M., Koch, D., & Döller, M. (2018). Automatic Prediction of Building Age from Photographs. Proceedings of the ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR "18), 126–134. https://doi.org/10.1145/3206025.3206060
Zeppelzauer, M. (2018). Visual Estimation of Building Condition with Patch-level ConvNets. http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=3210499.3210526
Despotovic, M., Sakeena, M., Koch, D., Döller, M., & Zeppelzauer, M. (2017). Predicting Heating Energy Demand by Computer Vision. Computer Science - Research and Development, 33, 231–232. https://doi.org/10.1007/s00450-017-0363-6

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Forschungsgruppenleiter
Forschungsgruppe Media Computing
Department Medien und Digitale Technologien
Arbeitsplatz: D - Heinrich Schneidmadl-Straße 15
T: +43/2742/313 228 652
MitarbeiterInnen
Externe MitarbeiterInnen
David Koch, FH Kufstein
Miroslav Despotovic, FH Kufstein
PartnerInnen
  • FH Kufstein Tirol Bildungs GmbH
  • Sprengnetter Austria GmbH
Finanzierung
FFG - BRIDGE
Laufzeit
01.10.2016 – 30.09.2018
Projektstatus
abgeschlossen
Beteiligte Institute, Gruppen und Zentren
Forschungsgruppe Media Computing
Institut für Creative\Media/Technologies