Software-Screenshot Pointly mit klassifizierten Stromleitungen in einer 3D-Punktwolke

Automatische Analyse von Stromleitungen mit Pointly.

published: 06.03.2026

Stromleitungskorridore werden zunehmend mit luftgestützten LiDAR Daten erfasst. Die Datenerfassung ist durch den Einsatz von UAVs und verbesserter Sensortechnologie stark automatisiert worden. Während die Aufnahme der Daten immer einfacher und schneller wird, erfordert die Analyse dieser großen Datensätze weiterhin viele Stunden manueller Arbeit.

Dieser Prozess kann nun durch KI gestützte Workflows von Pointly automatisiert werden. Teams können dadurch schnell und zuverlässig wertvolle Informationen aus Punktwolken gewinnen.

Übersicht über den automatischen Workflow von Pointly

Automatischer Workflow von Pointly

Im Zentrum des Workflows steht die präzise automatische Klassifizierung der Punktwolke.

Pointly trainiert KI gestützte Klassifizierungsmodelle entsprechend den spezifischen Anforderungen unserer Kunden. Diese Modelle identifizieren automatisch relevante Elemente wie Stromleitungen, Masten, Isolatoren, Boden, Vegetation sowie umliegende Infrastruktur.

Screenshot einer 3D-Punktwolke, die Stromleitungen zeigt

Schritt 1: KI basierter Workflow zur automatischen Klassifizierung

Diese strukturierte Klassifizierung ermöglicht den nächsten Schritt, die präzise automatische Vektorisierung.

Die klassifizierten Daten dienen als Grundlage für die automatische Extraktion von Vektordaten, die direkt in GIS Workflows oder Asset Management Systeme integriert werden können.

Gerenderte 3D-Punktwolke von Stromleitungen mit gruppierten Objekten

Schritt 2: Automatische Vektorisierung

Das Ausgabeformat und die Spezifizierungen können use case spezifisch angepasst werden und umfassen in der Regel exakte Mastpositionen und Höhen sowie die 3D Koordinaten der Isolatorverknüpfungspunkte und ein einfaches BIM Modell.

Zusätzlich zur Klassifizierung und Vektorisierung kann Pointly weitere Datenprodukte bzw. Analyseergebnisse aus den Daten gewinnen.

Dazu gehört die automatische Erkennung von Vegetationspunkten, die sich Sicherheitsabständen nähern. Ebenfalls möglich sind Instanzsegmentierung oder Change Detection Workflows.

Schritt 3: Beispiel, Encroachment Detection

Hier sind Punkte sichtbar, die sich innerhalb einer bestimmten Distanzschwelle zur Leitung befinden.

Rote Punkte, sehr nah an der Leitung.
Orange Punkte, nah an der Leitung.
Gelbe Punkte, mittlere Entfernung zur Leitung.

Die identifizierten Bereiche können je nach Verwendungszweck in verschiedenen Formaten exportiert werden.

Standardausgaben umfassen Vektor und Shape Dateien zur Integration in GIS Systeme.

Für Bewertung und Dokumentation kann zusätzlich automatisch ein strukturierter PDF Bericht über die identifizierten Bereiche erstellt werden.

Mit diesem Workflow wandelt Pointly große Punktwolkendatensätze in direkt nutzbare Informationen für Monitoring, Inspektion und Wartung von Stromleitungen um.