{"id":4958,"date":"2023-07-31T14:06:05","date_gmt":"2023-07-31T14:06:05","guid":{"rendered":"https:\/\/pointly.ai\/beweis-der-skalierbarkeit-von-pointly-klassifizierung-einer-ganzen-grossstadt\/"},"modified":"2025-09-16T10:00:41","modified_gmt":"2025-09-16T10:00:41","slug":"beweis-der-skalierbarkeit-von-pointly-klassifizierung-einer-ganzen-grossstadt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pointly.ai\/de\/beweis-der-skalierbarkeit-von-pointly-klassifizierung-einer-ganzen-grossstadt\/","title":{"rendered":"Nachweis der Skalierbarkeit von Pointly: Klassifikation einer gesamten Gro\u00dfstadt"},"content":{"rendered":"
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Beweis der Skalierbarkeit von Pointly: Klassifizierung einer ganzen Gro\u00dfstadt<\/span><\/strong><\/h1><\/div>
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ver\u00f6ffentlicht: 31.07.2023<\/p>\n<\/div>

Im Zeitalter der digitalen Transformation nutzen St\u00e4dte auf der ganzen Welt die M\u00f6glichkeiten der Technologie, um detaillierte und aktuelle digitale Zwillinge<\/strong> zu erstellen. Diese virtuellen Nachbildungen dienen verschiedenen Anwendungsf\u00e4llen, von der Stadtpalnung und dem Infrastrukturmanagement<\/strong> bis hin zur Verbesserung der allgemeinen Lebensqualit\u00e4t der Einwohner.<\/strong> Die Stadt M\u00fcnchen, die f\u00fcr ihren fortschrittlichen Ansatz bei Smart-City-Initiativen bekannt ist, hat sich aktiv an der Durchf\u00fchrung j\u00e4hrlicher Erhebungen beteildigt, um einen umfassenden digitalen Zwilling ihrer Stadt zu entwickeln. Zur Verarbeitung der Luftbilddatens\u00e4tze wandte sie sich an uns. Daher erhielten wir die M\u00f6glichkeit, sie bei diesem Vorhaben zu unterst\u00fctzen<\/strong>. Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie skalierbar unsere Pointly-Plattform<\/strong> ist und ob es m\u00f6glich ist, eine ganze Stadt zu verarbeiten?<\/strong> Dank dieser Zusammenarbeit erhalten Sie eine klare Antwort: Ja!<\/strong> Unsere Plattform hat ma\u00dfgeblich dazu beigetragen, die Luftbild-Lidar-Datens\u00e4tze der Stadt M\u00fcnchen zu klassifizieren<\/strong> und so einen digitalen Zwilling der Stadt zu schaffen, der f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle genutzt werden kann.<\/p>\n<\/div>

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Training des Modells des M\u00fcnchen-Datensatzes<\/span><\/h2><\/div>

Um das in der Pointly-Plattform verwendete Modell zu trainieren, wurde eine erhebliche Menge an Trainingspunktwolkendaten generiert<\/strong>, indem etwa 2,5 Quadratkilometer<\/strong> des M\u00fcnchner Luftbilddatensatzes manuell klassifiziert wurden. Bei dieser Aufgabe wurden wir von unseren bew\u00e4hrten Partnern bei People for AI<\/a> unterst\u00fctzt. Als Basismodell diente der Standardklassifikator<\/strong> f\u00fcr luftgest\u00fctztes Laserscanning (ALS)<\/strong><\/a> von Pointly, der eine solide Grundlage f\u00fcr das Modelltraining bildete. Dar\u00fcber hinaus wurde das trainierte Modell durch die Einbeziehung von RGB-Werten<\/strong> weiter verbessert und speziell f\u00fcr das f\u00fcr die Vermessung verwendete Scannermodell Leica CityMapper-2<\/strong> optimiert. Dieser Ansatz stellte sicher, dass die Klassifizierungsergebnisse auf die besonderen Merkmale der st\u00e4dtischen Gebiete M\u00fcnchens zugeschnitten waren<\/strong>.<\/p>\n<\/div>

\"Trainigsdata<\/span><\/div>

Die halbautomatischen Anmerkungen f\u00fcr die Trainingsdaten wurden auf der Pointly-Plattform vorgenommen.<\/em><\/p>\n<\/div>

Klassifizierung des Punktwolken-Datensatzes<\/span><\/h2><\/div>

Der mit der Pointly-Plattform durchgef\u00fchrte Punktwolkenklassifizierungsprozess war hinsichtlich der Effizienz und des Umfangs eine bemerkenswerte Leistung.<\/strong> Der gesamte Datensatz<\/strong> der Stadt M\u00fcnchen wurde verarbeitet<\/strong>, was die Bearbeitung einer erheblichen Datenmenge<\/strong> erforderte. Die Verarbeitungsdauer betrug f\u00fcnf Tage<\/strong>, was die F\u00e4higkeit unserer Plattform unter Beweis stellte, gro\u00dfe Datens\u00e4tze ohne Unterbrechungen effektiv zu verarbeiten<\/strong>.<\/p>\n

During the classification process of the aerial datasets of Munich, over 2370 files were processed<\/strong>, comprising a staggering 84 billion points<\/strong>. Leveraging the power of Pointly's API<\/strong>, the data was fetched from an Azure blob storage,<\/strong> allowing for seamless integration with cloud-based storage infrastructure<\/strong>. The classification results were then saved back to the same storage<\/strong>, creating a streamlined workflow that minimized effort<\/strong> and ensured easy access to the processed data<\/strong>. The collaboration was a complete success, and the city of Munich is now able to leverage the classified dataset for various use cases enhancing their digital twin<\/strong>.<\/p>\n<\/div>

\"Screenshot<\/span><\/div>

Der trainierte Klassifikator liefert eine konsistente Klassifizierungsgenauigkeit f\u00fcr den gesamten Datensatz der Stadt M\u00fcnchen<\/em><\/p>\n<\/div>

Erfolgreiche Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen in kurzer Zeit<\/span><\/h2><\/div>

Dieses Projekt demonstriert perfekt die Skalierbarkeit der Pointly-Plattform und ihre F\u00e4higkeit<\/strong>, Daten einer ganzen Stadt zu verarbeiten<\/strong>, um gro\u00dffl\u00e4chige st\u00e4dtische Umgebungen zu erfassen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Cloud-Computing-Ressourcen erm\u00f6glicht Pointly eine effiziente Datenverarbeitung und -klassifizierung<\/strong> und eignet sich somit f\u00fcr komplexe Projekte <\/strong>wie die Erstellung digitaler Zwillinge von ganzen St\u00e4dten.<\/p>\n<\/div>

\"Screenshot<\/span><\/div>

Der verarbeitete Datensatz kann f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle genutzt werden und tr\u00e4gt zur Erstellung eines digitalen Zwillings f\u00fcr die Stadt M\u00fcnchen bei.<\/em><\/p>\n<\/div>

Haben Sie selbst ein \u00e4hnliches Projekt<\/strong> oder etwas ganz anderes und Sie m\u00f6chten unsere Pointly-Plattform nutzen<\/strong>? Oder haben Sie Fragen<\/strong> zu den Klassifizierungs- und Ranking-Optionen? Dann kontaktieren Sie uns gerne.<\/strong> Unsere Experten beraten Sie umfassend,<\/strong> damit Sie die bestm\u00f6glichen Ergebnisse erzielen. Wenn Sie neugierig auf die neuesten Pointly-News<\/strong> oder neue Funktionen<\/strong> sind, abonnieren Sie unseren Newsletter <\/a>oder folgen Sie uns auf LinkedIn<\/a>.<\/p>\n<\/div>

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Pointly \u2013 Point out what matters.<\/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

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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