Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik
Hochschule Mainz - University of Applied Sciences
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Das i3mainz beteiligt sich im Rahmen der OGC GeoSPARQL Standard Working Group in der Rolle eines Charter Members an der Erweiterung des GeoSPARQL Standards… |
Torsten Schrade, Akademieprofessor für Digital Humanities an der Hochschule Mainz und Kai-Christian Bruhn, Direktor von mainzed, dem Mainzer Zentrum für… |
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Alexander Rolwes referiert am 25.11.20 beim 8. Deutschen Geoforum in Berlin über die räumliche Analyse ML basierter Parkplatzvorhersagen 08.09.2020 |
Für die Arbeiten im Gleisbereich ist ein System zur Erfassung von Zugfahrten unverzichtbar. Künstliche Intelligenz kann einen Teil dazu beitragen. Im Folgenden wird ein erster Ansatz, basierend auf Deep Learning Technologie, vorgestellt, welcher auf Grundlage von Bilddaten automatisch Züge detektiert und so zu mehr Sicherheit im Gleisbereich beitragen kann. Darüber hinaus ist eine Softwarelösung entwickelt worden, welche den umfangreichen und bisher arbeitsintensiven Datenvorbereitungsaufwand signifikant reduziert. Im vorliegenden Beitrag werden das Potenzial und die flexible Einsetzbarkeit von Künstlicher Intelligenz im ingenieurgeodätischen Kontext aufgezeigt.
A system for recording train rides for work in the track area is crucial. The usage of Artificial Intelligence contributes to this. In the following article a first approach based on Deep Learning is presented, that automatically detects trains on the base of image data and can lead to more safety in the track area. In addition, a software has been developed that reduces the extensive and work-intensive data preparation effort significantly. This article presents the potential and the flexible deployment of Artificial Intelligence in the engineering geodetic domain.
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) stellen sich als sehr flexible und praxistaugliche Geräte auch für die Vermessung dar. Der Großteil der Systeme wird derzeit mit handelsüblichen Kameras betrieben – daraus abgeleitete Orthophotos oder Punktwolken werden vielfach für die Planung und Dokumentation verschiedener Anwendungen erfolgreich eingesetzt. Der Nachteil, der sich daraus ergibt, liegt zum einen in der sehr aufwendigen Berechnung von 3D-Punktwolken aus hochauflösenden Kamerabildern, zum anderen aber auch in der Unfähigkeit, Vegetation zu durchdringen und damit ein Geländemodell mit hoher Zuverlässigkeit zu erzeugen. Ebenfalls schwierig ist das Durchdringen von halbdurchlässigen Medien (z. B. Wasser). Abhilfe schaffen Multisensorsysteme, welche neben Kameras auch entsprechende Abstandsmodule integriert haben und somit aus mehreren Datenströmen einen Mehrwert generieren können. Die Integration unterschiedlicher Sensoren inkl. der notwendigen Verortung bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich, u. a. eine komplexe und aufwendige Kalibration.
Das Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM in Freiburg hat ein leichtgewichtiges und kompaktes Multisensorsystem entwickelt, welches aus folgenden Teilen besteht: schnelles laserbasiertes Abstandsmessmodul, zwei Farbkameras, inertiale Messeinheit (Inertial Measurement Unit, IMU) und Positionierungssystem (Global Navigation Satellite System, GNSS). Alle mechanischen Komponenten und das Gehäuse wurden soweit gewichtsoptimiert ausgeführt, dass ein Gesamtgewicht von knapp über 2 kg realisiert werden konnte. Die maximale Messdistanz des auf dem Pulslaufzeitverfahren basierenden Abstandsmessmoduls liegt bei 300 m (bei einer idealen Reflektivität der Oberfläche von 100 %). Die Präzision der Einzelpunktmessung (3 σ) liegt bei 15 mm.
Durch Integration von zwei RGB-Kameras kann nicht nur die erfasste Punktwolke entsprechend texturiert werden, sondern auch hochaufgelöste Orthophotos gerechnet werden. Durch diese zwei Datenströme (Punktwolke und Bilder) gelingt eine vollautomatisierte Auswertung der Daten mit Hilfe des maschinellen Lernens schnell und zuverlässig.
Der wissenschaftliche Beitrag wird zum einen die Entwicklungsschritte des Systems im Detail präsentieren, dann aber auch konkrete Ergebnisse aus der Anwendung vorstellen und eine Charakterisierung (Evaluierung) der Systemkomponenten darlegen.
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Am Beispiel einer Eisenbahn-Stahlbrücke erarbeiten wir prototypisch die relevanten Einzelschritte von der mobilen Erfassung kontrollierter Schwingungsdaten bis zur Integration in die Bauwerksdatenmodellierung (BIM). Dieser Aufsatz umfasst einen Abriss bestehender Systeme zur Schwingungsbeobachtung an gealterten Bestandsbauwerken und geht dabei besonders auf die Vor- und Nachteile der optischen Schwingungsmessung ein. Es zeigt sich, dass die optische Schwingungsmessung hierbei eine wirtschaftliche Ergänzung zu bestehenden Systemen darstellt. Näher beschrieben wird das Erfassen von Schwingungen mittels modularer Digitalkameratachymetrie. Präzisionstachymeter können mit Digitalkameras am Okular kombiniert werden. Diese Erweiterung in Verbindung mit der digitalen Bildverarbeitung ermöglicht die automatische Detektion von Zielen und somit auch die berührungslose Erfassung von Schwingungen. Es ist nicht erforderlich das Ziel mit dem Fadenkreuz konkret anzuvisieren. Unzugängliche Objekte, wie z.B. Brückenbauwerke, Fabrikschlote oder Türme für Windenergieanlagen, können ohne Signalisierung durch die modulare Digitalkameratachymetrie hochfrequent durch die Messung natürlicher Ziele diskret, optisch und ad hoc erfasst werden. Es ist kein Eingriff am Objekt notwendig.
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Disaster management requires both individual and collaborative preparedness among the various stakeholders.
Collaborative exercises aim to train stakeholders to apply the plans prepared and to identify potential problems and areas for improvement. As these exercises are costly, computer simulation is an interesting tool to evaluate preparation through a wider variety of contexts.
However, research on simulation and disaster management focuses on a particular problem rather than on the overall assessment of the plans prepared. This limitation is explained by the challenge of creating a simulation model that can represent and adapt to a wide variety of plans from various disciplines.
The work presented in this paper addresses this challenge by adapting the simulation model based on disaster management information and plans integrated into a knowledge base. The simulation model created is then automatically programmed to perform simulation experiments to improve action plans.
The results of the experiments are analyzed in order to generate new knowledge and know-how to enrich disaster management plans in a virtuous cycle.
This paper presents a proof of concept on the French national Novi plan, for which simulation experiments have made it possible to know the impact of the distribution of doctors on the application of the plan as well as to identify their distribution.
Die Raumstrecken zwischen den Mittelpunkten spiegelnder Kugeln werden mit einem theodolitbasierten Industriemesssystem hochgenau bestimmt. Dabei werden die Theodolitokulare durch je eine Adapteroptik samt Industriekamera ersetzt. So kommt ein ausschließlich auf Methoden des Machine Vision aufbauender, automatisierter Workflow zum Einsatz, bei dem die Zielpunktdefinition und die einzelnen Theodolitzielungen erfolgreich voneinander entkoppelt werden, ähnlich wie bei der automatischen Zielpunkterkennung von geodätischen Tachymetern auf Vermessungsreflektoren.
The spatial distances between the centers of reflecting spheres are precisely determined using a theodolite-based industrial measuring system. The theodolite eyepieces are each replaced by an adapter optic including an industrial camera. For the first time, an automated workflow based exclusively on Machine Vision methods is used, in which the target definition and the individual theodolite targetings are successfully decoupled from each other, similar to the automatic target
recognition of geodetic tachymeters towards survey reflectors.
3D and spectral digital recording of cultural heritage monuments is a common activity for their documentation, preservation, conservation management, and reconstruction. Recent developments in 3D and spectral technologies have provided enough flexibility in selecting one technology over another, depending on the data content and quality demands of the data application. Each technology has its own pros/cons, suited perfectly to some situations and not to others. They are mostly unknown to humanities experts, besides having a limited understanding of the data requirements demanded by the research question. These are often left to technical experts who again have a limited understanding of cultural heritage requirements. A common point of view has to be achieved through interdisciplinary discussions. Such agreements need to be documented for their future references and re-uses. We present a method based on semantic concepts that not only documents the semantic essence of such discussions, but also uses it to infer a guidance mechanism that recommends technologies/technical process to generate the required data based on individual needs. Experts' knowledge is represented explicitly through a knowledge representation that allows machines to manage and infer recommendations. First, descriptive semantics guide end users to select the optimal technology/technologies for recording data. Second, structured knowledge controls the processing chain extracting and classifying objects contained in the acquired data. Circumstantial situations during object recording and the behaviour of the technologies in that situation are taken into account. We will explain the approach as such and give results from tests at a CH object.
