Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik
Hochschule Mainz - University of Applied Sciences

Nachrichten

Auf der „19th international semantic web conference“ (ISWC) gewann Timo Homburg den Best Student Paper Award. Dazu gratulieren wir ihm sehr herzlich!




Auf der Marami 2020, The 11th Conference on Network Modeling and Analysis, stellte Claire Prudhomme Mitte Oktober ein computergestĂŒtztes Modell zur


Projekte

FĂŒr Ă€ltere Menschen ist der Weg zum Supermarkt, zur Apotheke oder zum Arzt in lĂ€ndlichen Regionen oft zu weit. Von VersorgungsengpĂ€ssen sind Ortskerne von strukturschwachen Dörfern

Ziel des Projektes ist es, eine Linked Data Infrastruktur am Bundesamt fĂŒr Kartographie und GeodĂ€sie anhand von einigen ausgewĂ€hlten DatenbestĂ€nden aufzusetzen und zu integrieren.


Publikationen

i3mainz - Jahresbericht 2019

2020

N. Bruhn,
J. Klonowski

PDF / BibTex

n.A.

Das i3mainz, Institut fĂŒr Raumbezogene Informations- und Messtechnik an der Hochschule Mainz legt jedes Jahr einen Bericht ĂŒber alle AktivitĂ€ten und personellen VerĂ€nderungen vor. 

i3mainz, Institute for Spatial Information and Surveying Technology at Mainz University of Applied Sciences presents an annual report on all activities and personal changes.


BIM in der Praxis − AnsĂ€tze zur Integration von Structural Health Monitoring in ein Bestands-BIM

2020

K. Zschiesche,
L. Rau,
M. SchlĂŒter

PDF / BibTex

Leitfaden GeodÀsie und BIM

Structural Health Monitoring (SHM) dient zur Bestimmung und Überwachung des Zustands eines Bauwerks. Dabei kommt es zu kontinuierlicher oder periodischer Erfassung von großen Datenmengen, je nachdem ob auf bauwerksintegrierte Sensorik zurĂŒckgegriffen werden kann, oder ob die Er-fassung z. B. als vermessungstechnische Dienstleistung erfolgt. BIM bietet die Möglichkeit der Bereitstellung großer Datenmengen, der Prozessintegration und der Dokumentation vermessungstechnischer Leistungen (Clemen et al. 2019). Dadurch ermöglicht die Verbindung dieser beiden Methoden eine interdisziplinĂ€re Auswertung verschiedenster Informationen ĂŒber das Bauwerk innerhalb einer Plattform. Die frĂŒhzeitige Erkennung möglicher ZustandsĂ€nderungen der Bausubstanz hat insbesondere im Hinblick auf die Nachhaltigkeit der Lebens- und Nutzungsdauer des Objekts, von Bauteilen und von Bauteilschichten eine besondere Bedeutung. Eine effiziente ZugĂ€nglichkeit von SHM-Daten kann durch Integration dieser in die Bauwerkdatenmodellierung erfolgen (Zschiesche et al. 2020). Beispielhaft wird im vorliegenden Bericht die Integration in ein Bestands-BIM von zuvor erfassten und ausgewerteten Messergebnissen erprobt. Wie in Del Grosso et al. (2017) und Valineja-dshoubi et al. (2017) beschrieben, wird mittels dem Plug-in Keynote Manager sowie des Revit-Plug-ins BIM One und der Software Autodesk Revit das Vorgehen evaluiert.


KĂŒnstliche Intelligenz als Strategie in der IngenieurgeodĂ€sie – erste Schritte im Bahnumfeld

2020

B. Plaß,
K. Zschiesche,
T. Altinbas,
D. Karla,
L. Rau,
M. SchlĂŒter

PDF / BibTex

zfv – Zeitschrift fĂŒr GeodĂ€sie, Geoinformation und Landmanagement

FĂŒr die Arbeiten im Gleisbereich ist ein System zur Erfassung von Zugfahrten unverzichtbar. KĂŒnstliche Intelligenz kann einen Teil dazu beitragen. Im Folgenden wird ein erster Ansatz, basierend auf Deep Learning Technologie, vorgestellt, welcher auf Grundlage von Bilddaten automatisch ZĂŒge detektiert und so zu mehr Sicherheit im Gleisbereich beitragen kann. DarĂŒber hinaus ist eine Softwarelösung entwickelt worden, welche den umfangreichen und bisher arbeitsintensiven Datenvorbereitungsaufwand signifikant reduziert. Im vorliegenden Beitrag werden das Potenzial und die flexible Einsetzbarkeit von KĂŒnstlicher Intelligenz im ingenieurgeodĂ€tischen Kontext aufgezeigt.

A system for recording train rides for work in the track area is crucial. The usage of Artificial Intelligence contributes to this. In the following article a first approach based on Deep Learning is presented, that automatically detects trains on the base of image data and can lead to more safety in the track area. In addition, a software has been developed that reduces the extensive and work-intensive data preparation effort significantly. This article presents the potential and the flexible deployment of Artificial Intelligence in the engineering geodetic domain.


Entwicklung und Evaluierung eines kompakten Multisensorsystems fĂŒr den Einsatz auf Drohnen

2020

D. Becker,
S. Stemmler,
A. Reiterer

PDF / BibTex

Ingenieurvermessung 20, BeitrĂ€ge zum 19. Internationalen Ingenieurvermessungskurs MĂŒnchen, 2020

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) stellen sich als sehr flexible und praxistaugliche GerĂ€te auch fĂŒr die Vermessung dar. Der Großteil der Systeme wird derzeit mit handelsĂŒblichen Kameras betrieben – daraus abgeleitete Orthophotos oder Punktwolken werden vielfach fĂŒr die Planung und Dokumentation verschiedener Anwendungen erfolgreich eingesetzt. Der Nachteil, der sich daraus ergibt, liegt zum einen in der sehr aufwendigen Berechnung von 3D-Punktwolken aus hochauflösenden Kamerabildern, zum anderen aber auch in der UnfĂ€higkeit, Vegetation zu durchdringen und damit ein GelĂ€ndemodell mit hoher ZuverlĂ€ssigkeit zu erzeugen. Ebenfalls schwierig ist das Durchdringen von halbdurchlĂ€ssigen Medien (z. B. Wasser). Abhilfe schaffen Multisensorsysteme, welche neben Kameras auch entsprechende Abstandsmodule integriert haben und somit aus mehreren Datenströmen einen Mehrwert generieren können. Die Integration unterschiedlicher Sensoren inkl. der notwendigen Verortung bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich, u. a. eine komplexe und aufwendige Kalibration.

Das Fraunhofer-Institut fĂŒr Physikalische Messtechnik IPM in Freiburg hat ein leichtgewichtiges und kompaktes Multisensorsystem entwickelt, welches aus folgenden Teilen besteht: schnelles laserbasiertes Abstandsmessmodul, zwei Farbkameras, inertiale Messeinheit (Inertial Measurement Unit, IMU) und Positionierungssystem (Global Navigation Satellite System, GNSS). Alle mechanischen Komponenten und das GehĂ€use wurden soweit gewichtsoptimiert ausgefĂŒhrt, dass ein Gesamtgewicht von knapp ĂŒber 2 kg realisiert werden konnte. Die maximale Messdistanz des auf dem Pulslaufzeitverfahren basierenden Abstandsmessmoduls liegt bei 300 m (bei einer idealen ReflektivitĂ€t der OberflĂ€che von 100 %). Die PrĂ€zision der Einzelpunktmessung (3 σ) liegt bei 15 mm.

Durch Integration von zwei RGB-Kameras kann nicht nur die erfasste Punktwolke entsprechend texturiert werden, sondern auch hochaufgelöste Orthophotos gerechnet werden. Durch diese zwei Datenströme (Punktwolke und Bilder) gelingt eine vollautomatisierte Auswertung der Daten mit Hilfe des maschinellen Lernens schnell und zuverlÀssig.

Der wissenschaftliche Beitrag wird zum einen die Entwicklungsschritte des Systems im Detail prÀsentieren, dann aber auch konkrete Ergebnisse aus der Anwendung vorstellen und eine Charakterisierung (Evaluierung) der Systemkomponenten darlegen.

 


Optische Schwingungsmessung: Status, Integration, Pros und Contras

2020

K. Zschiesche,
L. Rau,
M. SchlĂŒter

PDF / BibTex

GeoMonitoring 2020

Am Beispiel einer Eisenbahn-StahlbrĂŒcke erarbeiten wir prototypisch die relevanten Einzelschritte von der mobilen Erfassung kontrollierter Schwingungsdaten bis zur Integration in die Bauwerksdatenmodellierung (BIM). Dieser Aufsatz umfasst einen Abriss bestehender Systeme zur Schwingungsbeobachtung an gealterten Bestandsbauwerken und geht dabei besonders auf die Vor- und Nachteile der optischen Schwingungsmessung ein. Es zeigt sich, dass die optische Schwingungsmessung hierbei eine wirtschaftliche ErgĂ€nzung zu bestehenden Systemen darstellt. NĂ€her beschrieben wird das Erfassen von Schwingungen mittels modularer Digitalkameratachymetrie. PrĂ€zisionstachymeter können mit Digitalkameras am Okular kombiniert werden. Diese Erweiterung in Verbindung mit der digitalen Bildverarbeitung ermöglicht die automatische Detektion von Zielen und somit auch die berĂŒhrungslose Erfassung von Schwingungen. Es ist nicht erforderlich das Ziel mit dem Fadenkreuz konkret anzuvisieren. UnzugĂ€ngliche Objekte, wie z.B. BrĂŒckenbauwerke, Fabrikschlote oder TĂŒrme fĂŒr Windenergieanlagen, können ohne Signalisierung durch die modulare Digitalkameratachymetrie hochfrequent durch die Messung natĂŒrlicher Ziele diskret, optisch und ad hoc erfasst werden. Es ist kein Eingriff am Objekt notwendig.


 


Professor Jim Chandler

2019

S. Lane,
S. Buckley,
J. Mills,
D. Rieke-Zapp,
R. Wackrow,
S. Granshaw

BibTex

The Photogrammetric Record

Modélisation sémantique et logique pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe

2019

C. Prudhomme,
C. Cruz,
F. BOOCHS

BibTex

Spatial Analysis and Geomatics (SAGEO) 2019

Disaster management requires both individual and collaborative preparedness among the various stakeholders.
Collaborative exercises aim to train stakeholders to apply the plans prepared and to identify potential problems and areas for improvement. As these exercises are costly, computer simulation is an interesting tool to evaluate preparation through a wider variety of contexts.
However, research on simulation and disaster management focuses on a particular problem rather than on the overall assessment of the plans prepared. This limitation is explained by the challenge of creating a simulation model that can represent and adapt to a wide variety of plans from various disciplines.
The work presented in this paper addresses this challenge by adapting the simulation model based on disaster management information and plans integrated into a knowledge base. The simulation model created is then automatically programmed to perform simulation experiments to improve action plans.
The results of the experiments are analyzed in order to generate new knowledge and know-how to enrich disaster management plans in a virtuous cycle.
This paper presents a proof of concept on the French national Novi plan, for which simulation experiments have made it possible to know the impact of the distribution of doctors on the application of the plan as well as to identify their distribution.


BerĂŒhrungslose Positionsbestimmung von spiegelnden Kugeln mit Methoden des maschinellen Sehens

2019

M. SchlĂŒter,
P. Atorf,
A. Heildelberg,
K. Zschiesche

PDF / BibTex

zfv - Zeitschrift fĂŒr GeodĂ€sie, Geoinformation und Langmanagement

Die Raumstrecken zwischen den Mittelpunkten spiegelnder Kugeln werden mit einem theodolitbasierten Industriemesssystem hochgenau bestimmt. Dabei werden die Theodolitokulare durch je eine Adapteroptik samt Industriekamera ersetzt. So kommt ein ausschließlich auf Methoden des Machine Vision aufbauender, automatisierter Workflow zum Einsatz, bei dem die Zielpunktdefinition und die einzelnen Theodolitzielungen erfolgreich voneinander entkoppelt werden, Ă€hnlich wie bei der automatischen Zielpunkterkennung von geodĂ€tischen Tachymetern auf Vermessungsreflektoren.

The spatial distances between the centers of reflecting spheres are precisely determined using a theodolite-based industrial measuring system. The theodolite eyepieces are each replaced by an adapter optic including an industrial camera. For the first time, an automated workflow based exclusively on Machine Vision methods is used, in which the target definition and the individual theodolite targetings are successfully decoupled from each other, similar to the automatic target
recognition of geodetic tachymeters towards survey reflectors.