Kurzfassung

Nach erfolgreichen Abschluss des Projektes WIDOP wurde WIDOPII ins Leben gerufen um das Lösungsprinzip auf eine neue Aufgabe zu übertragen.


Motivation und Ziele:

Die Deutsche Bahn AG hat zwecks Lichtraumprofilmessungen riesige Laserscanning-Datenmengen vorrätig. Auf der anderen Seite ist der tatsächliche Bestand an Lärmschutzwänden nicht synchron mit der Dokumentation. Die Lösung des Problems findet sich in der Auswertung der Laserscans aus der Lichtraumprofilmessung. In den Punktwolken sind...Nach erfolgreichen Abschluss des Projektes WIDOP wurde WIDOPII ins Leben gerufen um das Lösungsprinzip auf eine neue Aufgabe zu übertragen.


Motivation und Ziele:

Die Deutsche Bahn AG hat zwecks Lichtraumprofilmessungen riesige Laserscanning-Datenmengen vorrätig. Auf der anderen Seite ist der tatsächliche Bestand an Lärmschutzwänden nicht synchron mit der Dokumentation. Die Lösung des Problems findet sich in der Auswertung der Laserscans aus der Lichtraumprofilmessung. In den Punktwolken sind neben der direkten Umgebung, Signalanlagen und anderen Objekten auch die Lärmschutzwände erfasst. Ziel dieses Projektes ist es, das bereits in WIDOP I erfolgreich eingesetzte Lösungsprinzip für diesen Anwendungsfall umzusetzen. Das Lösungsprinzip beinhaltet einen Satz Algorithmen und Prozessier-Mechanismen, die von einer Wissensbasis ausgewählt und gesteuert werden.


Ergebnisse:

Die Hauptalgorithmen auf Clusteringbasis wurden erfolgreich implementiert und getestet. Die dabei entstandene Prozesskette beinhaltet viele Schritte mit neuen Teilalgorithmen. Zweck dieser Schritte ist es auf die Datenkomplexität und Störungen im Datenmaterial zu reagieren. So muss Rauschen durch Filterung kompensiert werden und Störungen wie Verdeckung durch andere Objekte durch statistische Analysen beseitigt werden. Die Gestalt der konkreten Prozesskette sowie weitere Informationen, finden Sie auf der Projektseite.
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