In den vergangenen Jahren wurden verschiedene Werkzeuge zur Klassifikation von Objekten in Abbildungen entwickelt und optimiert. Vor allem Ansätze aus Deep Learning Prozessen trugen dazu bei, für die Bilderkennung relevante Merkmale von Bildmotiven in Abhängigkeit von der Aufgabenstellung selbstständig herauszufiltern. Hier sind es insbesondere die aus mehreren Schichten bestehenden neuronalen Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNNs) (Krig 2016), die bei vielen Benchmarks hervorragende Werte aufweisen. Auf CNNs basieren auch die im Projekt getesteten Werkzeuge Yolo und SDS, die per Download installiert und lokal genutzt werden können. Sie sind auf Fotografien trainiert, können zahlreiche Arten von Objekten erkennen und weisen die untersuchten Objekte durch eine Markierung, ein Rechteck, aus (z.B. Redmon et al. 2016).