INTERGEO 2019

Luftaufnahmen von Baustellen: Automatisierte Klassifizierung von 3D-Daten

Presseinformation /

Der Technologiekonzern für Baudienstleistungen STRABAG und das Freiburger Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM entwickeln gemeinsam Messtechnik zur drohnenbasierten Erfassung großer Bauareale. Für die effiziente Auswertung der Messdaten nutzt STRABAG seit Neuestem die von Fraunhofer IPM entwickelte Software 3D-AI, die auf Basis Künstlicher Intelligenz (AI) Bilddaten und 3D-Messdaten automatisiert auswertet. Fraunhofer IPM und STRABAG präsentieren 3D-AI auf der INTERGEO 2019.

Luftaufnahmen von Baustellen: Automatisierte Klassifizierung von 3D-Daten
© Caroline Schmidt/STRABAG SE
Der Fraunhofer-Kooperationspartner STRABAG SE nutzt die 3D-AI-Software zur Dokumentation des Baufortschritts auf Großbaustellen – etwa im Verkehrswegebau. Dank automatisierter Datenauswertung steht innerhalb kürzester Zeit ein klassifiziertes 3D-Modell des Geländes zur Verfügung.
Luftaufnahmen von Baustellen: Automatisierte Klassifizierung von 3D-Daten
© STRABAG SE/ Fraunhofer IPM
Aus der Luft aufgenommenes Baustellen-Areal (links). Die mithilfe der 3D-AI-Software klassifizierte Punktwolke zeigt einzelne Baustellen-Objekte farblich markiert.

STRABAG nutzt mit Kameras und Laserscannern ausgestattete Drohnen zur Vermessung von Großbaustellen aus der Luft. Die hochwertigen Bild- und 3D-Messdaten bilden die Grundlage für die Planung und Dokumentation von Bauprojekten. Bei der Erfassung großer Bauareale fallen enorme Mengen an Messdaten an, die bisher durch manuelle Sichtung ausgewertet wurden. Diesen aufwändigen Prozess übernehmen nun die speziell designten 3D-AI-Algorithmen. Sie erkennen, klassifizieren und lokalisieren typische Elemente eines Baustellen-Szenarios, etwa Bäume, Laternen oder Bordsteinkanten.

Umfangreicher Trainingsdatensatz für Baustellen-Szenarios

Die 3D-AI-Software wird mithilfe eines Datensatzes trainiert, der tausende Bilder mit baustellentypischen Objekten enthält. Randbereiche der relevanten Objekte werden pixelgenau markiert und mit einer Polygonfläche hinterlegt. Diese prototypischen Flächen werden vordefinierten Objektklassen zugeordnet und bilden das Eingabemuster für das sogenannte Künstliche Neuronale Netz, auf dem die 3D-AI-Software basiert. „Für das Annotieren, also die Verschlagwortung der Trainingsdaten, nutzen wir wiederum ein speziell entwickeltes Software-Tool, das diesen Prozess sehr effizient gestaltet. Inzwischen verfügen wir über einen umfangreichen Trainingsdatensatz mit über 30 unterschiedlichen Objekten, der die ganz speziellen Anforderungen unseres Partners erfüllt“, sagt Prof. Dr. Alexander Reiterer, Abteilungsleiter „Objekt- und Formerfassung“ am Fraunhofer IPM. „Je hochwertiger der Trainingsdatensatz ist, desto zuverlässiger funktioniert am Ende die Objekterkennung. Das Training und die darauf basierende Software lassen sich dann passgenau für die jeweilige Anwendung umsetzen“.

Das 3D-Mapping-Team der STRABAG nutzt die Software seit Anfang des Jahres und hat inzwischen mehrere Großbaustellen erfasst und automatisiert ausgewertet. „Mit der automatisieren Auswertung unserer 3D-Daten arbeiten wir deutlich effizienter als zuvor“, sagt Dr. Thomas Gröninger, Leiter des Bereichs digitale Objekterfassung und Drohnen bei STRABAG. „Für uns ist die Einführung von 3D-AI ein entscheidender Schritt für die Optimierung unserer 3D-Mapping-Wertschöpfungskette.“

Fraunhofer IPM und STRABAG präsentieren die 3D-AI-Software zur AI-basierten Auswertung von 3D-Mess­daten auf der Fachmesse INTERGEO 2019 vom 17. bis 19. September in Stuttgart: Fraunhofer IPM Halle 1, Stand G1.001; STRABAG, Halle 4, Stand: B4.015