<div class="field-item odd"><p>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.</p></div><p>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.</p>

<p>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 &ndash; 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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>&nbsp;</p>

<p>Structural Health Monitoring (SHM) dient zur Bestimmung und Überwachung des Zustands eines Bauwerks. Dabei kommt es zu kontinuierlicher oder periodischer Erfassung von großen Datenmengen, je nachdem ob auf bauwerksintegrierte Sensorik zurückgegriffen werden kann, oder ob die Er-fassung z. B. als vermessungstechnische Dienstleistung erfolgt. BIM bietet die Möglichkeit der Bereitstellung großer Datenmengen, der Prozessintegration und der Dokumentation vermessungstechnischer Leistungen (Clemen et al. 2019). Dadurch ermöglicht die Verbindung dieser beiden Methoden eine interdisziplinäre Auswertung verschiedenster Informationen über das Bauwerk innerhalb einer Plattform. Die frühzeitige Erkennung möglicher Zustandsänderungen der Bausubstanz hat insbesondere im Hinblick auf die Nachhaltigkeit der Lebens- und Nutzungsdauer des Objekts, von Bauteilen und von Bauteilschichten eine besondere Bedeutung. Eine effiziente Zugänglichkeit von SHM-Daten kann durch Integration dieser in die Bauwerkdatenmodellierung erfolgen (Zschiesche et al. 2020). Beispielhaft wird im vorliegenden Bericht die Integration in ein Bestands-BIM von zuvor erfassten und ausgewerteten Messergebnissen erprobt. Wie in Del Grosso et al. (2017) und Valineja-dshoubi et al. (2017) beschrieben, wird mittels dem Plug-in Keynote Manager sowie des Revit-Plug-ins BIM One und der Software Autodesk Revit das Vorgehen evaluiert.</p>

<div>The digitalisation of architecture, engineering and construction (AEC) industry is gaining much attention especially through Building Information Modeling (BIM). While the use of IT-supported planning and construction processes is required for new building projects, the creation of BIM-valid data for existing buildings is currently inefficient. Academic and industry are spending a lot of effort into research for flexible methods to measure as-built conditions. The automated processing of the resulting 3D point cloud into BIM-valid 3D CAD models using intelligent software approaches is another major research.</div><div>This paper presents an overview of data acquisition techniques and 3D point cloud processing approaches regarding BIM for existing buildings, while identifying challenges and looking ahead for future research. To optimise decision making with respect to socially relevant issues, BIM as an instrument can revolutionise the AEC industry and provide the database for smart city applications.</div>

<p>A mixed methods approach using GIS was applied to identify places relevant for regional branding and to support co-creation in a transdisciplinary process in Northern Germany. For this purpose, local stakeholders mapped characteristic landscape features, places of leisure activities and places where they feel happy. In addition, public authorities&rsquo; geodata were processed to identify landscape classes and elements, which are characteristic from a quantitative point of view. The results indicate a cross-thematic, cross-methodological and cross-regional significance of water landscapes. However, their relationship to other landscape elements and further topics differs significantly in the two study regions presented here, leading to different starting points for place branding. The use of maps as a basis for discussion helps bringing together stakeholders with different experiences and involving them in brand building. In this way, the chosen approach supports inter- and transdisciplinary changes towards a sustainable regional development and acts as a bridge between brand building and its implementation on site.</p>

<p>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.</p><p>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<br />recognition of geodetic tachymeters towards survey reflectors.</p>

<p>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&#39; 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.</p>

<p>Disaster management requires both individual and collaborative preparedness among the various stakeholders.<br />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.<br />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.<br />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.<br />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.<br />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.</p>

<p><span>Im Jahresbericht werden die Aktivitäten des i3mainz in komprimierter Form vorgestellt.</span></p>

<p>The aim of this study was to examine and document the wall paintings in the Château de Germolles. Situated in Burgundy, France, Germolles is the best preserved residence of the Dukes of Burgundy and was listed as a monument of national importance in 1989.<br />The medieval wall decoration of the Château de Germolles was rediscovered under the nineteenth-century plasters during World War II. Medieval accounts of the château provide a detailed list of the materials acquired to make the mural decoration, but this list is incongruous when compared with the current appearance of the paintings. The discrepancy between the archival and material evidence, and also the need to understand the complexity of the painting technique used were the main motivations for undertaking the case study described in this chapter. Imaging alongside more traditional examination techniques were utilized to record and document the mural decoration. The objectives of the case study were to distinguish the original materials from those applied during restoration, identify those materials, and correlate them with the archives. We also tried to understand the medieval painting techniques used and assess the condition of the paintings and stabilization requirements. Finally we aimed to find a sustainable solution for the management of the various types of data collected. Various techniques and investigations offered valuable insights into the materials and the painting technique used. To improve visitor experience, based on the information gained in the course of this study, a 3D virtual representation of the original decoration is currently proposed for display to the public visiting the Château de Germolles.</p>

<p><span id="ctl00_cphFeatured_lblAbstract">The disaster response still faces problems of collaboration due to lack of policies concerning the information exchange during the response. Moreover, plans are prepared to respond to a disaster, but drills to apply them are limited and do not allow to determine their efficiency and conflicts with other organizations. This paper presents a framework allowing for different organizations involving in the disaster response to assess their collaboration through its simulation using an explicit representation of their knowledge. This framework is based on a multi-agent system composed of three generic agent models to represent the organizational structure of disaster response. The decision-making about response actions is done through task decomposition and repartition. It is based reasoning on ontologies which provides an explicit trace of the response plans design and their execution. Such framework aims at identifying cooperation problems and testing strategies of information exchange to support the preparation of disaster response.</span></p>