{"id":4686,"date":"2021-11-15T11:27:32","date_gmt":"2021-11-15T11:27:32","guid":{"rendered":"https:\/\/pointly.ai\/wir-haben-gewonnen-pointly-gewinnt-den-geospatial-world-excellence-award-2021\/"},"modified":"2025-09-16T10:24:47","modified_gmt":"2025-09-16T10:24:47","slug":"wir-haben-gewonnen-pointly-gewinnt-den-geospatial-world-excellence-award-2021","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pointly.ai\/de\/wir-haben-gewonnen-pointly-gewinnt-den-geospatial-world-excellence-award-2021\/","title":{"rendered":"WIR HABEN GEWONNEN! Pointly gewinnt den Geospatial World Excellence Award 2021"},"content":{"rendered":"
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\"Gewinner<\/span><\/div>
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WIR HABEN GEWONNEN! Pointly gewinnt den Geospatial World Excellence Award 2021 <\/span><\/strong><\/h1><\/div>
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ver\u00f6ffentlicht: 15.11.2021<\/p>\n<\/div>

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Amsterdam<\/strong>, 20. bis 22. Oktober 2021 in Amsterdam, Geospatial World Forum<\/p>\n

Das Geospatial World Forum<\/a> ist eine der weltweit wichtigsten Veranstaltungen im Bereich Geodaten, die der Community die M\u00f6glichkeit bietet, sich zu treffen, auszutauschen und Neues zu lernen. In diesem Jahr konnten Teilnehmer aus mehr als 60 L\u00e4ndern \u00fcber 200 Vortr\u00e4ge besuchen und spannende Aussteller treffen, wobei reichlich Zeit f\u00fcr ausf\u00fchrliche Einzelgespr\u00e4che blieb. <\/p>\n

Ein bedeutendes Highlight im Laufe der Jahre waren die Geospatial World Awards, bei denen die besten Geodatenl\u00f6sungen aus aller Welt von einer internationalen Jury ausgezeichnet werden.<\/p>\n<\/div>

Bei der diesj\u00e4hrigen 13. Ausgabe musste die Jury, bestehend aus Alessandro Annoni (Pr\u00e4sident der International Society for Digital Earth), Josef Strobl (Professor, Leiter des Fachbereichs Geoinformatik an der Universit\u00e4t Salzburg), Serena Coetzee (Professorin, Direktorin des Zentrums f\u00fcr Geoinformationswissenschaft an der Universit\u00e4t Pretoria) und Geoff Zeiss (Direktor von Between the Poles), aus \u00fcber 100 Nominierten ausw\u00e4hlen und...<\/p>\n

Wir haben den Geospatial World Excellence Award in der Kategorie <\/strong>\u201eExzellenz in der Verkehrsinfrastruktur<\/span>\u201c gewonnen!<\/p>\n

Wir haben uns sehr gefreut, gemeinsam mit unserem Kunden Die Autobahn <\/a>und unserem Partner Cloud-Vermessungs + Planung GmbH<\/a> die Auszeichnung f\u00fcr unser gemeinsames Projekt \u201eDeep Learning zur automatischen Erstellung von CAD-Modellen aus Autobahn-Punktwolken\u201c entgegenzunehmen. Das folgende Video zeigt in 40 Sekunden die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Projekt.<\/p>\n<\/div>

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Die Autobahn erkl\u00e4rt: \u201eDer Ansatz ist sehr vielversprechend und wird die Nutzung von Punktwolken in Zukunft schneller und kosteng\u00fcnstiger machen.\u201c<\/p>\n<\/div>

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In einer Plenardiskussion<\/a> auf dem Geospatial World Forum erl\u00e4utert Dr. Jochen Eid, Leiter des Gesch\u00e4ftsbereichs Planung und Bau bei Die Autobahn, ausf\u00fchrlich die Bedeutung des Projekts f\u00fcr Die Autobahn und dessen Umsetzung (ab Minute 17:15).<\/p>\n<\/div>

Worum ging es bei dem Projekt?<\/span><\/h2><\/div>

Ziel des Projekts war die automatische Erstellung von CAD-Modellen aus hochaufl\u00f6senden LiDAR-Scans bayerischer Autobahnen. Die Vermessung des bestehenden Stra\u00dfennetzes erfolgt regelm\u00e4\u00dfig 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 regelm\u00e4\u00dfig von externen Dienstleistern (in diesem Fall von Cloud-Vermessung + Planung GmbH) durchgef\u00fchrt wird und mit einem hohem Zeit- und Kostenaufwand verbunden ist. <\/p>\n

Die Vermessung und manuelle Auswertung von Autobahnen mit Hilfe von 3D-Punktwolken-Scans ist eine sehr komplexe, kostenintensive und zeitaufw\u00e4ndige T\u00e4tigkeit, die Ressourcen bindet. Um die Analyse erheblich zu beschleunigen und sie auf sehr gro\u00dfe 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 H\u00f6he liegen und daher f\u00fcr eine Maschine schwer zu unterscheiden sind. Daher wurden sehr detaillierte, manuell gezeichnete CAD-Modelle aus fr\u00fcheren Vermessungen der Autobahn (durchgef\u00fchrt von Cloud-Vermessung + Planung GmbH) verwendet, um das neuronale Netzwerk von Pointly zu trainieren und die Extraktion der CAD-Linien f\u00fcr neue Punktwolken zu automatisieren. Zu diesem Zweck wurden wiederverwendbare Daten- und Verarbeitungs-Pipelines entwickelt, um den Aufwand f\u00fcr Folgeprojekte zu minimieren. Dar\u00fcber hinaus wurden der Pipeline Nachbearbeitungsschritte hinzugef\u00fcgt, um die Ergebnisse durch automatisches Entfernen von Ausrei\u00dfern und eine sanfte Gl\u00e4ttung der Linie zu verbessern, wodurch unerw\u00fcnschte Unebenheiten entfernt werden, w\u00e4hrend die komplexen Details der Stra\u00dfe erhalten bleiben. <\/p>\n

Im direkten Vergleich zur manuell gezeichneten Grundlage wurde dabei die Genauigkeit der erkannten Stra\u00dfenkonturen bewertet.<\/p>\n<\/div>

Erfolge<\/span><\/h2><\/div>