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veröffentlicht: 15.11.2021

Amsterdam, 20. bis 22. Oktober 2021 in Amsterdam, Geospatial World Forum

Das Geospatial World Forum ist eine der weltweit wichtigsten Veranstaltungen im Bereich Geodaten, die der Community die Möglichkeit bietet, sich zu treffen, auszutauschen und Neues zu lernen. In diesem Jahr konnten Teilnehmer aus mehr als 60 Ländern über 200 Vorträge besuchen und spannende Aussteller treffen, wobei reichlich Zeit für ausführliche Einzelgespräche blieb.

Ein bedeutendes Highlight im Laufe der Jahre waren die Geospatial World Awards, bei denen die besten Geodatenlösungen aus aller Welt von einer internationalen Jury ausgezeichnet werden.

Bei der diesjährigen 13. Ausgabe musste die Jury, bestehend aus Alessandro Annoni (Präsident der International Society for Digital Earth), Josef Strobl (Professor, Leiter des Fachbereichs Geoinformatik an der Universität Salzburg), Serena Coetzee (Professorin, Direktorin des Zentrums für Geoinformationswissenschaft an der Universität Pretoria) und Geoff Zeiss (Direktor von Between the Poles), aus über 100 Nominierten auswählen und...

Wir haben den Geospatial World Excellence Award in der Kategorie „Exzellenz in der Verkehrsinfrastruktur“ gewonnen!

Wir haben uns sehr gefreut, gemeinsam mit unserem Kunden Die Autobahn und unserem Partner Cloud-Vermessungs + Planung GmbH die Auszeichnung für unser gemeinsames Projekt „Deep Learning zur automatischen Erstellung von CAD-Modellen aus Autobahn-Punktwolken“ entgegenzunehmen. Das folgende Video zeigt in 40 Sekunden die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Projekt.

In einer Plenardiskussion auf dem Geospatial World Forum erläutert Dr. Jochen Eid, Leiter des Geschäftsbereichs Planung und Bau bei Die Autobahn, ausführlich die Bedeutung des Projekts für Die Autobahn und dessen Umsetzung (ab Minute 17:15).

Ziel des Projekts war die automatische Erstellung von CAD-Modellen aus hochauflösenden LiDAR-Scans bayerischer Autobahnen. Die Vermessung des bestehenden Straßennetzes erfolgt regelmäßig und fallweise im Rahmen von Neubau-, Umbau- und Erweiterungsprojekten. Die Ableitung von CAD-Objekten aus diesen Punktwolken erfolgte bislang in einem nachgelagerten manuellen Prozess, der wie die Datenerfassung regelmäßig von externen Dienstleistern (in diesem Fall von Cloud-Vermessung + Planung GmbH) durchgeführt wird und mit einem hohem Zeit- und Kostenaufwand verbunden ist.

Die Vermessung und manuelle Auswertung von Autobahnen mit Hilfe von 3D-Punktwolken-Scans ist eine sehr komplexe, kostenintensive und zeitaufwändige Tätigkeit, die Ressourcen bindet. Um die Analyse erheblich zu beschleunigen und sie auf sehr große Datenmengen skalierbar zu machen, haben wir die CAD-Modellerstellung mit Hilfe von KI automatisiert. Dabei haben wir uns auf die Bestimmung der exakten Grenze (Linien) zwischen Asphalt und Boden konzentriert. Diese Linien sind schwer zu finden, da Asphalt und Boden auf gleicher Höhe liegen und daher für eine Maschine schwer zu unterscheiden sind. Daher wurden sehr detaillierte, manuell gezeichnete CAD-Modelle aus früheren Vermessungen der Autobahn (durchgeführt von Cloud-Vermessung + Planung GmbH) verwendet, um das neuronale Netzwerk von Pointly zu trainieren und die Extraktion der CAD-Linien für neue Punktwolken zu automatisieren. Zu diesem Zweck wurden wiederverwendbare Daten- und Verarbeitungs-Pipelines entwickelt, um den Aufwand für Folgeprojekte zu minimieren. Darüber hinaus wurden der Pipeline Nachbearbeitungsschritte hinzugefügt, um die Ergebnisse durch automatisches Entfernen von Ausreißern und eine sanfte Glättung der Linie zu verbessern, wodurch unerwünschte Unebenheiten entfernt werden, während die komplexen Details der Straße erhalten bleiben.

Im direkten Vergleich zur manuell gezeichneten Grundlage wurde dabei die Genauigkeit der erkannten Straßenkonturen bewertet.

Weitere Informationen finden Sie auch in unserem Anwendungsfall.

Durch die Automatisierung der manuellen Erstellung von CAD-Modellen (z. B. der gesamten Autobahn einschließlich Überführungen und anderer Bauwerke) wird es in Zukunft möglich sein, viel größere Straßenabschnitte in einem Bruchteil der Zeit zu vermessen, während menschliche Fehler dabei minimiert werden. Die Kosten werden erheblich gesenkt und der Aufwand kann minimiert werden.

Die in diesem Projekt entwickelten Funktionen werden in die Pointly-Plattform integriert und stehen den Kunden dann auf Abruf zur Verfügung. Bleiben Sie dran!

Geospatial World Award für unser Pointly-Team: Leonardo Costa (Full-Stack-Entwickler), Sid Hinrichs (Strategie, Finanzen und Vertrieb), Lilli Kaufhold (Senior Data Scientist), Francie Kastl (Marketing und Vertrieb), Stefanie Supper (CEO)

Pointly – Point out what matters.