{"id":4975,"date":"2024-03-07T09:33:39","date_gmt":"2024-03-07T09:33:39","guid":{"rendered":"https:\/\/pointly.ai\/erfolgreiche-zusammenarbeit-mit-digitale-schiene-deutschland-training-und-einsatz-eines-individuellen-klassifikators-mit-pointly\/"},"modified":"2025-09-16T09:58:04","modified_gmt":"2025-09-16T09:58:04","slug":"erfolgreiche-zusammenarbeit-mit-digitale-schiene-deutschland-training-und-einsatz-eines-individuellen-klassifikators-mit-pointly","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pointly.ai\/de\/erfolgreiche-zusammenarbeit-mit-digitale-schiene-deutschland-training-und-einsatz-eines-individuellen-klassifikators-mit-pointly\/","title":{"rendered":"Erfolgreiche Zusammenarbeit mit Digitale Schiene Deutschland: Training und Einsatz eines individuellen Klassifikators mit Pointly"},"content":{"rendered":"
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Erfolgreiche Zusammenarbeit mit Digitale Schiene Deutschland: Training und Einsatz eines individuellen Klassifikators mit Pointly<\/span><\/strong><\/h1><\/div>
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ver\u00f6ffentlicht: 07.03.2024<\/p>\n<\/div>

Wir bei Pointly freuen uns, unsere erfolgreiche Zusammenarbeit mit Digitale Schiene Deutschland, einem Teil der DB InfraGO AG, vorstellen zu d\u00fcrfen. Wir haben die zweite Iteration des Trainings eines speziell entwickelten Deep-Learning Modells f\u00fcr Anlagen der Deutschen Bahn erfolgreich abgeschlossen. In diesem Projekt haben wir gemeinsam an der Entwicklung und Umsetzung eines individuellen Klassifikators gearbeitet, der speziell f\u00fcr kontinuierliche mobile Kartierungsscans von Eisenbahnschienen trainiert wurde.<\/p>\n<\/div>

Umfang des Projekts: In der ersten Iteration umfasste das Projekt die iterative Erstellung von Trainingsdaten in mehreren Chargen sowie das Training und den Einsatz eines benutzerdefinierten Klassifikators. Ein wichtiger Aspekt war die Klassifizierung von Eisenbahnschienen, um sowohl die Schienen als auch Objekte entlang der Schienen zu extrahieren. In der k\u00fcrzlich abgeschlossenen zweiten Iteration war es das Ziel, den Klassenkatalog anzupassen und zu erweitern. Das abschlie\u00dfende Arbeitspaket umfasste das erneute Trainieren des Klassifikators mit neuen Trainingsdaten und die Optimierung der Vor- und Nachbearbeitung, um nicht nur die Schienen sauber zu extrahieren, sondern auch zwischen oberen Drittel der Schienen zu unterscheiden und Verunreinigungen durch Vegetation und Oberleitungen zu korrigieren.<\/p>\n<\/div>

Vergleich zwischen Iteration 1 und Iteration 2 (Schwerpunkt auf dem erweiterten Klassenkatalog):<\/span><\/h2><\/div>

Iteration 1: Ergebnisse nach dem ersten Training mit einem begrenzten Klassenkatalog<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>

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

Iteration 2: Ergebnisse nach dem erneuten Training mit weiteren Trainingsdaten und einem erweiterten Klassenkatalog <\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>

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

Optimierte und vereinheitlichte Extraktion der oberen Schienen (blau) basierend auf der anf\u00e4nglichen Schienenklassifizierung (violett)<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>

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

Bereitgestellte Daten<\/strong>: F\u00fcr das Training in der zweiten Iteration wurden homogene Datens\u00e4tze aus verschiedenen Regionen Deutschlands ausgew\u00e4hlt, auf denen der Klassifikator trainiert wurde. Einzelne Datens\u00e4tze wurden aufgrund unterschiedlicher Punktdichten oder Sensoreigenschaften ausgeschlossen. Es wurden zwei Stapel erstellt: Der erste Stapel diente als Basis, die vollst\u00e4ndig f\u00fcr das Training genutzt wurde, und ein zweiter Stapel mit speziell ausgew\u00e4hlten Szenen und Objekten, der darauf zugeschnitten war, die Genauigkeit bei den neu eingef\u00fchrten Objektklassen zu verbessern. Die erzielten Ergebnisse waren beeindruckend. Der benutzerdefinierte Klassifikator, der nun exklusiv f\u00fcr Digitale Schiene Deutschland auf der Pointly-Plattform eingesetzt wird, erzielt eine konstant hohe Genauigkeit bei der Klassifizierung der Zielszenen. Gut repr\u00e4sentierte Klassen zeigten im Validierungsdatensatz eine Genauigkeit von bis zu 95\u201398 %, w\u00e4hrend einige der neu eingef\u00fchrten Klassen mit zus\u00e4tzlichen Trainingsdaten und Verbesserungen in der Nachbearbeitung noch weiteres Verbesserungspotenzial aufweisen.<\/p>\n<\/div>

Zuk\u00fcnftige Ausrichtung<\/strong>: Die neuesten Updates der Pointly-Plattform<\/a> umfassen Funktionen zur Vektorisierung, Visualisierung und Bearbeitung und werden voraussichtlich f\u00fcr weitere Projekte von gro\u00dfer Bedeutung sein. Im Bereich der Vektorisierung beabsichtigt Pointly, an der automatischen Extraktion von Vektormodellen wie Eisenbahnschienen, Masten oder Schildern zu arbeiten und gleichzeitig zus\u00e4tzliche Metadaten f\u00fcr die Objekte wie Typ, H\u00f6he, Breite usw. abzuleiten.<\/p>\n<\/div>

Die erfolgreiche Zusammenarbeit bei unserem zweiten Projekt mit Digitale Schiene Deutschland<\/a> ist f\u00fcr uns bei Pointly ein Meilenstein. Wir sind stolz darauf, Teil dieses grundlegenden Projekts zu sein, und freuen uns darauf, unseren Kunden auch in Zukunft innovative L\u00f6sungen anbieten zu k\u00f6nnen.<\/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

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