Kern des Projektes sind die Anwendung, Erweiterung und Entwicklung moderner Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens für die Objektsegmentierung aus unstrukturierten 3D-Punktwolken. Eine wichtige Frage besteht darin zu entscheiden, wie feingranular mit klassischen Ansätzen der semantischen Segmentierung die einzelnen Elemente möglichst vollautomatisch zu ermitteln sind. Dabei soll der Aufwand Annotationsaufwand für das Training möglichst gering gehalten werden. Desweiteren sind Ansätze zu untersuchen und zu entwickeln, die es ermöglichen, Experten- oder Domänenwissen in die semantische Segmentierung zu integrieren. Ein Gegenstand der Untersuchung sind so genannte „generative adversarial networks“ zur unüberwachten Modellierung. Die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten umfassen zudem die Erarbeitung geeigneter Repräsentationsformen zur Erfassung der individuellen Objekte (z.B. Skelette, Graphen). Schließlich sollen die entwickelten Verfahren auf das Anwendungsszenario „Baumkartierung aus 3D LiDAR Daten“ angewandt werden und untersucht werden, inwieweit die Verfahren auf die „Gebäudekartierung aus 3D-Stereodaten“ übertragen werden können.
Laufzeit: 2017 - 2021
Partner: FSU
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Ansprechpartner: Dr. Friederike Klan