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Das beantragte Projekt hat zum Ziel, Methoden und Techniken für eine robuste automatisierte Überwachung des Fortschritts von Bauvorhaben (Hochbau) zu entwickeln. Diese beruhen auf dem Abgleich von Punktwolken, die aus photogrammetrischen Aufnahmen oder Laserscans der Baustelle erzeugt werden, mit einem 4D-Bauwerksmodell, das die dreidimensionale Geometrie von Bauteilen mit einer graphbasierten Repräsentation der zugehörigen Bauprozesse kombiniert.

Das Projekt wird am Leonhard Obermeyer Center zusammen mit dem Lehrstuhl für Computergestützte Modellierung und Simulation bearbeitet.

3dpointcloudIn diesem Teilprojekt der Verbundprojektes For3D der Bayerischen Forschungsstiftung sollen neue Verfahren zur Änderungsanalyse in Punktwolken entwickelt werden. Dabei sollen einerseits Punktwolken von verschieden Sensoren oder Auswerteverfahren fusioniert und zudem mit Aufnahmen zu unterschiedlichen Zeitpunkten verglichen werden. Dazu ist zunächst ein automatisches und hochgenaues Zuordnungsverfahren zu entwickeln. Unter Berücksichtigung der sensortypischen und oberflächen- bzw. materialabgängigen Aufnahmegenauigkeiten sind Änderungen zu detektieren, die auf eine Änderung der 3D-Szene und nicht auf Ungenauigkeiten bei der Generierung der Punktwolke zurückzuführen sind. Als Anwendungsgebiet sollen hauptsächlich Fragestellungen in Zusammenhang mit der Erfassung von Flussläufen durch Lasertopobathymetrie bearbeitet werden. Topobathymetrische Laserscanningdatensätze bilden sowohl Objekte oberhalb der Wasseroberfläche (Topographie) als auch unterhalb der Wasseroberfläche bzw. in der Wassersäule ab (Bathymetrie). Das Fehlen von festen und geometrisch eindeutigen Strukturen (z.B. Gebäude, Straßen) in dieser Messumgebung (Gewässerräume) erschwert nicht nur den Streifenabgleich innerhalb eines Datensatzes sondern vor allem die Referenzierung verschiedener zeitlicher Perioden der gleichen Messumgebung.

 

 IR flight over TUMThe project serves two principal goals: (i) to extract and interpret non-visible features of buildings from thermal infrared (TIR) data based on image analysis and (ii) to update and enrich the 3D building models with the information derived from non-visible features.

Several investigation has been done within the project which required the development of methods for geometric calibration of infrared cameras, methods for relative orientation using correlation and feature points, and methods for matching of images and image sequences with existing building models considering thermal infrared imagery.

 

SensorZiel dieses Vorhabens ist es, Verfahren zu entwickeln, die aus mehreren Ansichten einerseits
stabilere Analyseergebnisse liefern und andererseits die durch die Aufnahmegeometrie gegebenen
Schwächen beseitigen. Zusätzlich sind Algorithmen zu entwickeln, die aus den Ansichten 3DInformationen
ableiten und diese mit Ergebnissen aus interferometrischen 3D-Bestimmungen
vergleichen.

 

 

 

Sensor

Das Projekt MultiGo wird von der Bayerischen Forschungsstiftung finanziert und befasst sich mit der berührungslosen Oberflächenanalyse von Fahrzeug-Karosserien. Ziel ist die Identifikation von Beulen, Dellen und Wellen in einem vollautomatischen Scan-Prozess.

Im Karosseriebau soll ein Hybridsensorsystem die Geometrie vermessen und Oberflächenunruhen
feststellen – in einem Arbeitsgang. So lässt sich die Qualität schnell
und effizient auf kleinem Raum prüfen.

  • PIA19

    Photogrammetric Image Analysis 18.-20. September 2019 an der TUM
  • MRSS19

    Munich Remote Sensing Symposium 18.-20. September 2019 an der TUM
  • DGPF 2019

    DGPF-Jahrestagung 20.-22. Februar 2019 in Wien