Masterforum Winter 2022

Am Masterforum vom 14. Januar präsentierten zwei Studenten die Resultate ihrer Masterthesen, die sie während des gesamten Herbstsemesters 2021 erarbeitet hatten. Die hybrid durchgeführte Veranstaltung wurde aufgrund der Home-Office-Pflicht mehrheitlich online besucht. Daher war die Belegung des Hörsaals bewusst tief und es fanden sich nur wenige Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Instituts sowie vereinzelte Studentinnen und Studenten vor Ort, aber dafür umso mehr online ein.

Beide Arbeiten hatten einen starken Bezug zum bildbasierten Parkplatzmonitoring (BiPaMo) – ein gemeinsames Forschungsprojekt mit dem Amt für Mobilität des Kantons Basel-Stadt. Dabei wurde ein elektrisches Mobile Mapping-System (EMMS) mit low-cost Sensorik für das Parkplatzmonitoring inklusive Workflow für die Auswertung entwickelt (Nebiker et al., 2021).

Als erster präsentierte Jonas Meyer seine Masterarbeit mit dem Titel «AI-based 3D detection of parked vehicles on a mobile mapping platform using edge computing». Sein primäres Ziel war, dass die Fahrzeugdetektion, die bisher in zeitaufwändigen nachträglichen Auswerteschritten erfolgte, künftig gleich in Echtzeit während der Aufnahme durchgeführt werden kann. Grosse Herausforderungen bestanden darin, die mit dem EMMS erfassten Daten den ursprünglichen Trainingsdaten des neuronalen Netzwerks in Echtzeit anzugleichen, um die Detektionsrate zu erhöhen und andererseits die bestmögliche Performance auf dem eingebetteten System auf dem EMMS zu erreichen. Seine Resultate waren sehr vielversprechend mit einer sehr hohen Fahrzeugdetektionsrate, die mit zwei Bildern pro Sekunde in naher Echtzeit direkt auf dem EMMS erfolgen kann.

Als zweiter Absolvent präsentierte Severin Rhyner seine Masterthesis mit dem Titel «A novel map matching approach for low-cost mobile mapping systems using 3D cameras and 3D street-level imagery». Dabei galt es, die direkte Georeferenzierung des EMMS im innenstädtischen Gebiet mit Koordinatenupdates von zuvor kartierten Verkehrsschildern des Verkehrsschildkatasters des Kantons Basel-Stadt zu verbessern. Eine grosse Herausforderung stellte der Umgang mit den farblich verfälschten Bildern der low-cost Kameras des EMMS dar, damit das neuronale Netzwerk die Verkehrsschilder trotzdem automatisch detektieren konnte. Mit dem präsentierten Ansatz konnte die Trajektorie, die zuvor mit Abweichungen von bis zu zehn Metern behaftet war, dahingehend verbessert werden, dass schlussendlich Abweichungen im Sub-Meterbereich nachgewiesen werden konnten.

Mit diesen zwei interessanten Arbeiten ist das erste Masterforum 2022 eine kleine, aber feine Veranstaltung geworden und wir dürfen gespannt sein, wie es in diesen Forschungsthemen am IGEO weitergeht.

Poster und Filme zu den Masterthesen sind unter https://www.fhnw.ch/de/studium/architektur-bau-geomatik/master-mse-geomatik/masterthesen zugänglich.
Journal-Paper zu BiPaMo:
Nebiker, S., Meyer, J., Blaser, S., Ammann, M., Rhyner, S., 2021. Outdoor Mobile Mapping and AI-Based 3D Object Detection with Low-Cost RGB-D Cameras: The Use Case of On-Street Parking Statistics. Remote Sensing, 13(16), 3099. https://doi.org/10.3390/rs13163099
 

Rege Diskussionen bei den Poster nach den Präsentationen