Digitale Vermessung: Berlin startet revolutionäres Straßenbau-Projekt!

Digitale Vermessung: Berlin startet revolutionäres Straßenbau-Projekt!

Berlin, Deutschland - Berlin plant in den kommenden Monaten die umfassende Erfassung neuer Geodaten. Dafür werden spezielle Fahrzeuge eingesetzt, die mit hochmodernen Kameras und Laserscannern ausgestattet sind. Diese Fahrzeuge werden 360°-Panoramabilder und 3D-Punktwolken des Straßenraums aufnehmen. Ziel dieser Maßnahme ist es, die Infrastrukturplanung zu beschleunigen, da die bestehenden Geodaten größtenteils veraltet sind und neue Aufnahmen dringend nötig sind. Staatssekretär Johannes Wieczorek (CDU) hebt die Bedeutung dieser digitalen Bestandserfassung für die zukünftige Infrastrukturplanung hervor und betont, dass Einzelmessungen vor Ort entfallen sollen, um sowohl Zeit als auch Kosten zu sparen. Der Zugang zu den gewonnenen Daten wird über ein Geoportal bereitgestellt. Um die Privatsphäre zu wahren, werden aufgenommene Fahrzeuge oder Gesichter anonymisiert. Dies berichtet rbb24.

Parallel zu diesen Entwicklungen hat das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) ein Forschungsprojekt ausgeschrieben, das sich mit der automatisierten Verarbeitung von 3D-Punktwolken unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigt. Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von Methoden, um aus umfassenden Laserscan-Befliegungen Objekte großflächig und robust abzuleiten. Dabei soll untersucht werden, welche zusätzlichen Informationen aus 3D-Punktwolken gewonnen werden können und wie genau eine Automatisierung möglich ist. Diese Forschung hat spezielle Relevanz im Kontext des Digitalen Zwillings Deutschland, einem Konzept, das digitale Repräsentationen realer Systeme umfasst. Das BKG sucht nach Forschungseinrichtungen oder Unternehmen, die Expertise in der KI-gestützten Analyse von 3D-Punktwolken haben und in der Lage sind, diese in digitale Infrastrukturen zu integrieren. BKG erläutert die Anforderungen und lädt zur Bewerbung ein.

Technologien und Methoden der Datenverarbeitung

Zur effizienten Vermessung großer Strukturen, wie sie im urbanen Raum häufig vorkommen, fallen beträchtliche Datenmengen an. Hier kommen Methoden der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz, die genutzt werden, um Daten von Laserscannern oder Kameras optimal aufzubereiten. Diese Daten sind entscheidend für Anwendungen wie Building Information Modeling (BIM) und Augmented Reality (AR). Punktwolken haben sich als eines der gängigsten Datenformate bei der 3D-Vermessung etabliert, benötigen jedoch eine umfangreiche Vorverarbeitung. Um diese großen Datenmengen sinnvoll zu interpretieren, setzen die Forscher verschiedene Strategien zur Datenreduktion und -interpretation ein. Ein semantisches Verständnis der Punktwolken und Bilddaten ist erforderlich, um relevante Objekte zu erkennen und korrekt zu lokalisieren. Laut Fraunhofer IPM werden für spezifische Interpretationsaufgaben, wie beispielsweise zur Analyse von Innenräumen, Brücken oder Fassaden, künstliche neuronale Netze entwickelt.

Um diese Technologien zu realisieren, ist leistungsfähige Hardware nötig, da das Training solcher neuronalen Netze einen hohen Speicherbedarf erfordert. Hochleistungsfähige Server stehen bereit, um die Parallelisierung von Rechenprozessen zu ermöglichen und die Verarbeitung großer Datenmengen effizient zu gestalten. Die Fortschritte in der KI-gestützten Datenverarbeitung könnten nicht nur die Effizienz in der Infrastrukturplanung erhöhen, sondern auch die Qualität der erfassten Geodaten erheblich verbessern.