{"id":4988,"date":"2025-06-25T09:36:29","date_gmt":"2025-06-25T09:36:29","guid":{"rendered":"https:\/\/pointly.ai\/automatisierte-klassifizierung-von-stromleitungsuntersuchungen-fuer-sweco\/"},"modified":"2025-09-16T09:40:27","modified_gmt":"2025-09-16T09:40:27","slug":"automatisierte-klassifizierung-von-stromleitungsuntersuchungen-fuer-sweco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pointly.ai\/de\/automatisierte-klassifizierung-von-stromleitungsuntersuchungen-fuer-sweco\/","title":{"rendered":"Automatische Klassifizierung und Analyse von Stromtrassen f\u00fcr SWECO"},"content":{"rendered":"
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\"Software-Screenshot<\/span><\/div>
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Moderne Vermessung von Stromleitungskorridoren<\/span><\/strong><\/h1><\/div>
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ver\u00f6ffentlicht: 25.06.2025<\/p>\n<\/div>

Bei der modernen Vermessung von Stromleitungskorridoren sind genau klassifizierte Punktwolken unerl\u00e4sslich. Pointly hat in Zusammenarbeit mit SWECO ein Projekt zur Automatisierung der Analyse von Stromleitungskorridoren durchgef\u00fchrt. Ziel des Projekts war die Entwicklung eines ma\u00dfgeschneiderten Workflows zur Klassifizierung von 3D-Punktwolken, der auf dem vortrainierten KI-Modell f\u00fcr Airborne Laser Scans von Pointly basiert und speziell auf die Klassifizierungsanforderungen des Kunden angepasst und optimiert wurde.<\/p>\n<\/div>

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

Projektumfang<\/span><\/h2><\/div>

Das Projekt erstreckte sich \u00fcber einen Zeitraum von etwa drei Monaten und umfasste nicht nur die Entwicklung des KI-Modells, sondern auch die Verarbeitung eines entsprechenden Datensatzes mit fast 15 Milliarden Punkten. Der Schwerpunkt lag auf der pr\u00e4zisen automatisierten Klassifizierung von Objekten wie Stromleitungen, Sendemasten, Boden, Geb\u00e4uden und Vegetation (unterteilt in niedrig, mittel und hoch). Die Herausforderung bestand darin, diese Objekte innerhalb komplexer, gro\u00dffl\u00e4chiger Punktwolken genau zu identifizieren und zu klassifizieren und dabei eine Klassifizierungsgenauigkeit von mindestens 95 % zu erreichen.<\/p>\n<\/div>

\"3D-Objektklassifizierung<\/a><\/span><\/div>

Ma\u00dfgeschneiderter Klassifizierungs-Workflow<\/span><\/h2><\/div>

Pointly hat einen Klassifizierungs-Workflow entwickelt, der eine ma\u00dfgeschneiderte Vorverarbeitung mit speziell optimierten Nachbearbeitungsschritten kombiniert. Eine wichtige Verbesserung in der Nachbearbeitungsphase waren automatisierte, regelbasierte Verfeinerungen f\u00fcr bestimmte Klassen. Insbesondere wurde ein spezieller Validierungs- und Korrektur-Workflow auf die Klassen \u201e\u00dcbertragungsmasten\u201c und \u201eStromleitungen\u201c angewendet, um eine genaue Trennung zwischen den Leitungen und nahegelegenen Objekten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus wurden adaptive Bodenfilter eingesetzt, um die Klassifizierung von Bodenpunkten zu verbessern und Fehlalarme zu reduzieren. Weitere Genauigkeitsverbesserungen wurden erzielt, indem falsch klassifizierte Punkte an Geb\u00e4udefassaden und D\u00e4chern \u00fcberpr\u00fcft, die Erkennung von Geb\u00e4udestrukturen verbessert und fehlerhafte Klassifizierungen entfernt wurden.<\/p>\n

Der endg\u00fcltige Workflow erreichte eine Genauigkeit von \u00fcber 95 Prozent in allen Klassen und bis zu 99 Prozent in kritischen Klassen wie Stromleitungen.<\/p>\n

Die Verarbeitung des gesamten Datensatzes dauerte auf der skalierbaren Cloud-Infrastruktur von Pointly nur wenige Stunden.<\/p>\n<\/div>

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

Fazit:<\/span><\/h2><\/div>

Die Zusammenarbeit zwischen Pointly und SWECO zeigt, wie KI-gest\u00fctzte Arbeitsabl\u00e4ufe sowohl die Qualit\u00e4t als auch die Effizienz der Punktwolkenverarbeitung erheblich verbessern k\u00f6nnen. Die entwickelte Klassifizierungspipeline umfasst eine benutzerdefinierte Vorverarbeitung, eine regelbasierte Nachverarbeitung und eine adaptive Filterung, die speziell auf die Herausforderungen der Kartierung von Stromleitungskorridoren zugeschnitten sind.<\/p>\n

Der endg\u00fcltige Workflow erreichte eine Genauigkeit von \u00fcber 95 Prozent f\u00fcr alle Klassen und bis zu 99 Prozent f\u00fcr die kritischsten Klassen. Die Verarbeitungszeit wurde mithilfe der skalierbaren Cloud-Plattform von Pointly auf nur wenige Stunden reduziert. Mit dieser optimierten L\u00f6sung ist SWECO nun in der Lage, \u00e4hnliche zuk\u00fcnftige Projekte schneller, zuverl\u00e4ssiger und kosteng\u00fcnstiger zu bearbeiten.<\/p>\n<\/div>

\ud83d\udc49 Sind Sie an einem KI-Modell f\u00fcr die automatisierte Klassifizierung von 3D-Punktwolken interessiert? Kontaktieren Sie uns unter info@pointly.ai<\/a>. <\/strong> \ud83d\ude80<\/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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Wir haben ein Projekt zur Automatisierung der Analyse von Stromleitungskorridoren umgesetzt, indem wir einen ma\u00dfgeschneiderten 3D-Punktwolken-Klassifizierungs-Workflow entwickelt haben.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4552,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[39],"tags":[],"class_list":["post-4988","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nachrichten"],"yoast_head":"\nAutomatische Klassifizierung und Analyse von Stromtrassen f\u00fcr SWECO<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Bei der Vermessung von Stromleitungskorridoren sind klassifizierte Punktwolken unverzichtbar. 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