{"id":4662,"date":"2020-03-27T14:40:21","date_gmt":"2020-03-27T14:40:21","guid":{"rendered":"https:\/\/pointly.ai\/intelligente-auswahlwerkzeuge-machen-3d-punktwolken-zum-erfolgsfaktor\/"},"modified":"2025-09-16T10:27:58","modified_gmt":"2025-09-16T10:27:58","slug":"intelligente-auswahlwerkzeuge-machen-3d-punktwolken-zum-erfolgsfaktor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pointly.ai\/de\/intelligente-auswahlwerkzeuge-machen-3d-punktwolken-zum-erfolgsfaktor\/","title":{"rendered":"Intelligente Auswahlwerkzeuge machen 3D-Punktwolken zum Erfolgsfaktor!"},"content":{"rendered":"
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\"Intelligente<\/span><\/div>
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Intelligente Auswahlwerkzeuge<\/strong><\/span> machen 3D-Punktwolken zum Erfolgsfaktor<\/em><\/span><\/h1><\/div>
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ver\u00f6ffentlicht: 19.03.2020<\/p>\n<\/div>

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Aktualisiert: 27.10.2020<\/p>\n<\/div>

Seien wir ehrlich: Trotz ihrer N\u00fctzlichkeit bei der Digitalisierung der realen Welt kann die Arbeit mit 3D-Punktwolken m\u00fchsam sein. Schon die Visualisierung einer gro\u00dfen Punktwolke kann langsam sein, und ihre Bearbeitung kann eine Herausforderung darstellen. Aus diesem Grund werden Punktwolken oft als Rohprodukt abgetan, wobei der Schwerpunkt auf verarbeiteten Datenformaten wie Raster f\u00fcr DEMs<\/a> oder CAD-Formaten f\u00fcr BIM<\/a>-Modelle liegt. <\/p>\n

Diese verarbeiteten Formate k\u00f6nnen jedoch nur so gut sein wie die aus den Punktwolken extrahierten Daten. Wir bei Pointly sind davon \u00fcberzeugt, dass Punktwolken ein gro\u00dfes ungenutztes Potenzial haben<\/strong>, und es ist unsere Mission, Ihnen einfache<\/em> Tools und Dienste zur Verf\u00fcgung zu stellen, mit denen Sie dieses Potenzial aussch\u00f6pfen k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>

Was ist die aktuelle Situation bei 3D-Punktwolken-Tools?<\/span><\/h2><\/div>

Herk\u00f6mmliche Punktwolken-Tools sind begrenzt<\/em>. Haben Sie schon einmal versucht, ein komplexes 3D-Objekt mit 2D-Tools auf einem 2D-Bildschirm aus seiner Umgebung herauszuschneiden? Es erfordert viel<\/strong> Geduld, die richtigen<\/em> Ansichten zu finden, um die richtige<\/em> Auswahl zu treffen, und viel Zeit, um versehentlich ausgew\u00e4hlte Punkte zu entfernen. Deshalb machen sich die meisten von uns selten die M\u00fche. Wir verwenden Punktwolken als Visualisierungen f\u00fcr virtuelle Inspektionen und beschr\u00e4nken unsere Arbeit mit ihnen auf die Messung einfacher Entfernungen und Transekte, wo sie leicht platziert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>

Oder wir verlassen uns auf die Ergebnisse von Standardklassifikatoren, um Boden, Vegetation und Geb\u00e4ude voneinander zu unterscheiden, um uns besser auf das Wesentliche konzentrieren zu k\u00f6nnen, was jedoch oft zu unzureichenden Ergebnissen f\u00fchrt.
\nDer Bereich des autonomen Fahrens bildet hier eine bemerkenswerte Ausnahme<\/em>. Um selbstfahrenden Autos beizubringen, wie sie sich sicher in der Welt bewegen k\u00f6nnen, m\u00fcssen Objekte wie Autos, Fu\u00dfg\u00e4nger, Stra\u00dfenschilder und andere Hindernisse automatisch erkannt werden.<\/p>\n<\/div>

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Laden Sie Ihre kostenlose Infografik herunter<\/span><\/a><\/div>
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Standardklassifikatoren sind f\u00fcr solche komplexen Aufgaben nicht geeignet<\/em>. Um diese Informationen aus Punktwolken zu extrahieren, ist fortschrittliche KI erforderlich<\/strong>. <\/p>\n

KI ben\u00f6tigt jedoch Trainingsdaten (d. h. von Menschen erstellte Anmerkungen), die sie als Beispiele zum Lernen verwenden kann. Damit sind wir wieder beim urspr\u00fcnglichen Problem angelangt: der m\u00fchsamen Aufgabe, Punktwolken manuell zu bearbeiten. <\/p>\n

Der Bereich des autonomen Fahrens hat in letzter Zeit spektakul\u00e4re Durchbr\u00fcche erzielt, wenn es darum geht, KI zu trainieren, Fu\u00dfg\u00e4nger und andere Objekte zu erkennen. Wie haben sie das geschafft, und k\u00f6nnten ihre Ans\u00e4tze auf andere Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Punktwolken \u00fcbertragen werden? <\/p>\n

Ja und Nein. <\/strong><\/p>\n<\/div>

Trainingsdaten f\u00fcr selbstfahrende Autos werden in der Regel in Form von Begrenzungsrahmen generiert. Dabei handelt es sich um Quader, die manuell in die Punktwolke eingezeichnet werden, um einzelne Objekte von Interesse abzugrenzen. Das mag f\u00fcr einzeln stehende Objekte funktionieren und reicht f\u00fcr viele Stra\u00dfenszenen aus, aber nehmen wir einmal an, Sie m\u00f6chten Teile eines Geb\u00e4udes genau<\/em> erkennen. Versuchen Sie einmal, einen Begrenzungsrahmen um die komplexe Form eines Daches zu zeichnen, ohne W\u00e4nde und andere Objekte einzubeziehen, die Sie separat erkennen m\u00f6chten \u2013 das ist unm\u00f6glich<\/em>.<\/p>\n<\/div>

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\"Point<\/span><\/div>
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Wir bei Pointly wissen, dass die Fortschritte in der 3D-KI ein unglaubliches Potenzial f\u00fcr viele weitere Anwendungsf\u00e4lle bieten. Hier sind drei Beispiele, wo diese Fortschritte zum Einsatz kommen k\u00f6nnten: <\/p>\n

    \n
  1. Im Bausektor w\u00fcrden sie es erm\u00f6glichen, Bauteile automatisch zu erkennen und so den Baufortschritt zu verfolgen, den Materialbedarf zu berechnen und Sicherheitsrisiken zu identifizieren.<\/li>\n
  2. In der Stadtplanung k\u00f6nnten sie detaillierte Verzeichnisse des st\u00e4dtischen Bestands erstellen, was zu deutlich verbesserten Stadtmodellen f\u00fchren w\u00fcrde.<\/li>\n
  3. Im Forstsektor k\u00f6nnen sie zur Erkennung von Baumbest\u00e4nden und zur Sch\u00e4tzung des Ertrags eingesetzt werden.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>

    Stellen Sie sich also die Frage: Was w\u00e4re, wenn Sie nicht nur reale Objekte automatisch in Punktwolken erkennen, sondern auch bis auf ihre einzelnen Komponenten herunterbrechen k\u00f6nnten? Und all das in bessere und detailliertere 3D-Modelle sowie Karten umwandeln k\u00f6nnten? <\/p>\n

    Das ist das ungenutzte Potenzial von Punktwolken und das Versprechen der 3D-KI.<\/p>\n

    Wie kommen wir also dahin?<\/em><\/p>\n<\/div>

    Arbeiten Sie effizient mit den intelligenten Auswahlwerkzeugen von Pointly.<\/span><\/h2><\/div>

    Um Klassifikatoren f\u00fcr die Erkennung benutzerdefinierter Objekte aus Punktwolken zu trainieren, ben\u00f6tigen wir Trainingsdaten, um es der KI anhand von Beispielen beizubringen. Die einzige Einschr\u00e4nkung hierbei ist die Qualit\u00e4t<\/em> und Menge der Trainingsdaten<\/em>, die generiert werden k\u00f6nnen. Herk\u00f6mmliche Tools sind entweder zu langsam oder zu eingeschr\u00e4nkt, um KI effektiv zu trainieren. Die intelligenten Auswahltools von Pointly bieten hierf\u00fcr eine einfachere und effektivere M\u00f6glichkeit. <\/p>\n

    Das wichtigste Tool von Pointly ist der Segment-Selektor, eingef\u00fchrt im zweiten Quartal 2020. Mit diesem Tool k\u00f6nnen Sie mit nur einem Klick zusammenh\u00e4ngende Segmente ausw\u00e4hlen<\/strong>. Sie m\u00fcssen nicht mehr zoomen, die Ansicht \u00e4ndern und perfekte Begrenzungen zeichnen. Pointly hat bereits die wahrscheinlichsten Trennungen zwischen einzelnen Objekten in Ihren Daten ermittelt und erm\u00f6glicht Ihnen, auf dieser Grundlage eine Auswahl zu treffen. Auf diese Weise k\u00f6nnen komplexe<\/em> Objekte mit schwierigen Umrissen schnell ausgew\u00e4hlt und einer Objektklasse zugeordnet werden. <\/p>\n

    Um unterschiedliche Detailstufen zu unterst\u00fctzen, erm\u00f6glicht das Segment-Werkzeug die Auswahl zwischen verschiedenen Segmentgranularit\u00e4tsgraden. Diese reichen von \u201efein<\/em>\u201c \u00fcber \u201emittel<\/em>\u201c bis \u201egrob<\/em>\u201c und sind so konzipiert, dass sie verschiedene Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr alle m\u00f6glichen Punktwolkentypen und Aufl\u00f6sungen abdecken. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie mit einem Klick gro\u00dfe Bodenfl\u00e4chen und mit dem n\u00e4chsten Klick Stra\u00dfenschilder ausw\u00e4hlen. <\/p>\n

    Ein Polygon-Lasso-Werkzeug bietet eine Alternative, wenn Sie die Segmente manuell anpassen m\u00f6chten. Die Genauigkeit des Segmentfinders von Pointly ist jedoch f\u00fcr die meisten Objekte bereits ausreichend und nimmt Ihnen die m\u00fchsame Arbeit ab. Unser Beschriftungsdienstleister sagte dazu:<\/p>\n<\/div>

    \u201eFr\u00fcher h\u00e4tte einer meiner Mitarbeiter daf\u00fcr einen ganzen Tag gebraucht, jetzt geht das mit einem Klick.\u201c<\/p>\n

    Eine weitere n\u00fctzliche Funktion ist die 3D-Begrenzungsbox. Mit diesem vielseitigen Werkzeug k\u00f6nnen Sie die Auswahltiefe steuern. So k\u00f6nnen Sie Objekte klassifizieren, die sich sehr nahe an anderen Objekten befinden oder die r\u00e4umlich voneinander getrennt werden m\u00fcssen. Schneller Tipp<\/strong>: Beenden Sie Ihre Auswahl, indem Sie mit der rechten Maustaste klicken.<\/p>\n<\/div>

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    \"Zitat<\/span><\/div>
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    Alle Auswahlwerkzeuge sind direkt in die Zuweisung von Objektklassen integriert, sodass keine zus\u00e4tzliche Zuweisung erforderlich ist. Aktivieren Sie einfach die Klasse, die Sie kennzeichnen m\u00f6chten, und beginnen Sie mit dem Klicken. <\/p>\n

    Das Segment-Werkzeug ist nur der Anfang einer ganzen Reihe intelligenter Auswahlwerkzeuge, die die Arbeit mit Punktwolken beschleunigen werden: Als N\u00e4chstes stehen ein dynamischer Zauberstab-Selektor sowie ein Werkzeug zur Auswahl von Objekten, die bereits ausgew\u00e4hlten Objekten \u00e4hneln, auf dem Plan. Bleiben Sie dran!<\/p>\n<\/div>

    Pointly \u2013 Point out what matters.<\/span><\/strong><\/p>\n<\/div>

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    <\/div>\u21e7 zur\u00fcck zum Anfang<\/a>
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    \"Pointly<\/span><\/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

    With Pointly Services you can get on-demand advanced 3D point cloud solutions tailormade for you.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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    Infografik herunterladen<\/a><\/p>\n<\/div>

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    Seien wir ehrlich: Trotz ihrer N\u00fctzlichkeit bei der Digitalisierung der realen Welt kann die Arbeit mit 3D-Punktwolken m\u00fchsam sein. Schon die Visualisierung einer gro\u00dfen Punktwolke ... <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4376,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[37],"tags":[],"class_list":["post-4662","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wissen"],"yoast_head":"\nIntelligente Auswahlwerkzeuge machen 3D-Punktwolken zum Erfolgsfaktor!<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die Arbeit mit 3D-Punktwolken kann langsam sein, und ihre Bearbeitung kann m\u00fchsam sein. 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