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Geomatik-Herbst-Kolloquium

Semantische Interpretation von 3D-Daten: von Punkten über Merkmale zu Objekten

Die automatische Verarbeitung und Analyse von 3D-Daten in Form von Punktwolken stellt in den Bereichen der Photogrammetrie, Fernerkundung, Computer Vision und Robotik ein wichtiges Thema dar. Im Vortrag wird auf die wesentlichen Schritte einer klassischen Datenverarbeitung eingegangen, welche von der Datenerfassung bis hin zur Ableitung von Objektklassen und Einzelobjekten in der Szene reicht. Zunächst erfolgt eine Vorprozessierung der aufgenommenen Daten, bei welcher die aufgenommenen 3D-Daten bezüglich diverser Störungen in Form von starkem Signalrauschen und hohen Schwankungen der Punktdichte bereinigt werden. Anschließend werden geometrische und radiometrische Merkmale extrahiert, wobei insbesondere die Betrachtung einer geeigneten lokalen Nachbarschaft für jeden 3D-Punkt wertvolle geometrische Informationen über Objektoberflächen liefert. Darauf aufbauend wird gezeigt, wie auf die Relevanz von einzelnen Merkmalen und Untermengen von Merkmalen bezüglich des betrachteten Szenarios geschlossen werden kann. Anhand der extrahierten Merkmale erfolgt dann die Klassifikation, wobei jedem 3D-Punkt eine semantische Klassenzugehörigkeit zugewiesen wird. Hierbei können einfache und weit verbreitete Standardverfahren eingesetzt werden, aber auch komplexere Verfahren, die auch eine Berücksichtigung von lokalen Kontextinformationen erlauben. Zusätzlich zur klassischen Datenverarbeitung werden abschließend auch Alternativen aufgezeigt, die auf modernen "Deep Learning"-Ansätzen basieren.

Referent: Dr.-Ing. Martin Weinmann, Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Datum und Zeit

20.11.2018 16:30 - 18:00 iCal

Ort

Fachhochschule Nordwestschweiz
Hörsaal 01.W.20 (1. Stock West)
Hofackerstrasse 30
4132 Muttenz

Veranstalter

Institut Geomatik

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