{"id":4932,"date":"2021-06-25T11:18:09","date_gmt":"2021-06-25T11:18:09","guid":{"rendered":"https:\/\/pointly.ai\/use-case\/die-automatisierte-erstellung-von-cad-modellen-aus-3d-autobahnscans\/"},"modified":"2025-09-09T15:27:39","modified_gmt":"2025-09-09T15:27:39","slug":"die-automatisierte-erstellung-von-cad-modellen-aus-3d-autobahnscans","status":"publish","type":"avada_portfolio","link":"https:\/\/pointly.ai\/de\/use-case\/die-automatisierte-erstellung-von-cad-modellen-aus-3d-autobahnscans\/","title":{"rendered":"Die automatisierte Erstellung von CAD-Modellen aus 3D-Autobahnscans"},"content":{"rendered":"
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Die automatisierte Erstellung von CAD-Modellen aus 3D-Autobahnscans<\/span><\/strong><\/h1><\/div>
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ver\u00f6ffentlicht: 24.06.2021<\/p>\n<\/div>

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Moderne KI-Technologien entwickeln sich rasant weiter. In letzter Zeit gab es viele Fortschritte im Bereich des Deep Learning bei 3D-Punktwolken. In vielen Branchen ergeben sich daraus neue vorteilhafte M\u00f6glichkeiten \u2013 eine davon ist der Stra\u00dfen- und Autobahnsektor. Dieser Anwendungsfall beschreibt ein Folgeprojekt zur automatisierten Beschriftung von Punktwolken aus Autobahnscans<\/em><\/a> mit der Bayerischen Landesbauverwaltung, die regelm\u00e4\u00dfig LiDAR-Vermessungen des bayerischen Stra\u00dfennetzes durchf\u00fchrt. Dies dient der Planung, dem Bau und dem Betrieb der Stra\u00dfeninfrastruktur.<\/p>\n<\/div>

Ziele<\/span><\/h2><\/div>

Die Verarbeitung und Informationsextraktion dieser LiDAR-Vermessungen erfordert in der Regel viel Arbeitsaufwand und eine teure Infrastruktur, um die gro\u00dfen Datenmengen zu bew\u00e4ltigen. Eine der zeitaufw\u00e4ndigsten Aufgaben ist die Erstellung von CAD-Modellen f\u00fcr Bordsteine, Stra\u00dfenmarkierungen und viele andere strukturelle Elemente aus den Laserscans.<\/p>\n

Das Ziel unseres Projekts war es, die Erstellung von CAD-Modellen aus Punktwolken mithilfe von Deep Learning zu automatisieren.<\/strong><\/p>\n<\/div>

\"CAD-Linien<\/span><\/div><\/div>

Grundlage = Manuell von Cloud-Vermessung + Planung GmbH erstellte CAD-LinienPointly-Vorhersage = Automatisch durch den Deep-Learning-Ansatz von Pointly erstellte CAD-Linien<\/p>\n<\/div>

Datensatz<\/span><\/h2><\/div>

F\u00fcr diese Aufgabe wurden hochaufl\u00f6sende mobile LiDAR-Scans von zwei deutschen Autobahnen und manuell erstellte CAD-Modelle, einschlie\u00dflich 3D-Polylinien, von der Cloud-Vermessung + Planung GmbH bereitgestellt. Das verwendete Fahrzeug ist ein herk\u00f6mmlicher MB der V-Klasse. Die Messeinheit war der Trimble MX9 mit integrierten Riegl-Scannern. Alle erfassten Daten wurden anschlie\u00dfend in AutoDesk Civil 3D importiert und zu einem 3D-Vektormodell zusammengef\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>

Herausforderungen<\/span><\/h2><\/div>

Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung bestand in den Objektklassen, die sich aus dem semantischen Kontext ergaben. Bei einer \u00fcblichen CAD-Zuordnung werden Objekte auf unterschiedliche Weise dargestellt und durch menschliches Vorwissen angereichert. Beispielsweise wird die Fahrbahn durch Au\u00dfenlinien markiert. Basierend auf dem Wissen des Betrachters \u00fcber die Beziehung zwischen Fahrbahn und Stra\u00dfenmarkierungen wird zwischen linker, mittlerer und rechter Fahrspur unterschieden. Solche Unterscheidungen, die sich nur aus dem Kontext verschiedener Objekte ergeben, k\u00f6nnen einem neuronalen Netzwerk nicht direkt beigebracht werden.<\/p>\n<\/div>

\"CAD-Linien<\/span><\/div><\/div>

Abbildung 1 CAD-Linien eines Autobahnabschnitts, erstellt von Cloud-Vermessung + Planung GmbH<\/p>\n<\/div>

Implementierung (angewandte Methoden)<\/span><\/h2><\/div>

Zu Beginn mussten die bereitgestellten, manuell erstellten CAD-Umrisse vorverarbeitet werden, damit das neuronale Netzwerk sie als Trainingsdaten erkennen konnte. Mit unserem intern vortrainierten 3D-neuronalen Netzwerk haben wir das Modell so optimiert, dass es die gew\u00fcnschten Stra\u00dfenumrisse aus LiDAR-Autobahnscans erkennen konnte. Das trainierte KI-Modell war in der Lage, Stra\u00dfenumrisse zu erkennen und CAD-Modelle in unbekannten Autobahnscans mit einer Genauigkeit von weniger als einem Zentimeter zu erstellen.<\/p>\n<\/div>

\"Punktwolkenvorhersage<\/span><\/div>
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Die gesamte Trainings- und Inferenzpipeline wurde in einer Microsoft Azure Cloud-Umgebung modelliert. Die Pipeline ist vollst\u00e4ndig modular aufgebaut und kann durch Hinzuf\u00fcgen zus\u00e4tzlicher Worker skaliert werden. So kann die parallele Verarbeitung von Hunderten von Autobahnkilometern f\u00fcr anstehende Autobahnuntersuchungen erreicht werden.<\/p>\n<\/div>

Projektergebnis<\/span><\/h2><\/div>

Unser trainiertes 3D-Neuralnetzwerk kann nun automatisch Stra\u00dfenumrisse erkennen und CAD-Modelle aus Autobahnscans mit einer Genauigkeit von unter einem Zentimeter generieren. Wie in den Screenshots zu sehen ist, werden Ground Truth und Vorhersage mit nur minimalen Abweichungen pr\u00e4zise \u00fcberlagert. Kleine Abweichungen k\u00f6nnen auch auf menschliche Fehler in der Ground Truth zur\u00fcckzuf\u00fchren sein.<\/p>\n<\/div>

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Grundlage = Manuell von Cloud-Vermessung + Planung GmbH erstellte CAD-LinienPointly-Vorhersage = Automatisch durch den Deep-Learning-Ansatz von Pointly erstellte CAD-Linien<\/p>\n<\/div>

Artikel herunterladen<\/span><\/a><\/div>
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Pointly \u2013 Zeigen, was wichtig ist.<\/span><\/strong><\/p>\n<\/div>

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\u00dcber Pointly<\/span><\/strong><\/div>\n<\/div>
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Pointly is an intelligent, cloud-based software solution to manage and classify 3D point clouds \u2013 faster and more precise than ever before.<\/p>\n

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