Offene Abschlussarbeiten – Institut für Kartographie und Geoinformatik

Inhalte auf dieser Seite

Sie suchen nach bereits abgeschlossenen Arbeiten?

Abgeschlossene Abschlussarbeiten

OFFENE BACHELORARBEITEN

Erzeugung von Gebäudegrundrissen aus Lidardaten und ihre Anpassung an ALK-Daten

In der ALK sind Gebäude über ihre Grundrisse dargestellt. In luftgestützten Laserdaten bilden sich Gebäude als 3D-Formen ab. Aufgrund unterschiedlicher Erfassungsvorschriften und Aktualitätsstände kann es zu Verschiebungen zwischen diesen Datenbeständen kommen. Ziel der Arbeit ist es, diese Verschiebungen zu bestimmen und automatisch zu korrigieren.

Leitung: Politz, Sester

Jahr: 2019
Crowdsourcing turning restrictions from OpenstreetMap

Road intersections are locations where different movement patterns are observed: traffic participant go ahead, turn right or left, according both to their needs and most importantly to the traffic restrictions applied everytime at the current location (traffic signs). The aim of this thesis is the implementation of a method, where vehicles trajectories acquired from OpenstreetMap (OSM) are analysed in terms of the turning possibilities that drivers have at each intersection location. Final objective is to find out what kind of turning restrictions are found at those locations, like those shown on the figure right.

Leitung: Zourlidou

Jahr: 2019
Kartographie: Automatische Platzierung von Böschungsschraffen

Für die Darstellung von Wällen und Gräben in archäologischen Plänen werden Schraffen verwendet. Anders als bei neuzeitlichen künstlichen Böschungen sind die historischen Böschungen durch Einwirkung der Erosion sehr unregelmäßig geformt. Standardalgorithmen scheitern aus diesem Grund bei der automatischen Anordnung der Schraffen.

Leitung: Thiemann

Jahr: 2019
Homogenisierung der Gebäudeausrichtung

Topographischen Karten 1 : 25.000 werden Gebäude noch grundrissähnlich dargestellt. Detailierte Gebäudegrundrisse aus dem Kataster (ALKIS) müssen dazu generalisert (klassifiziert, selektiert, aggregiert, vereinfacht, betont, verdrängt) werden. Ein Aspekt der Generalisierung ist die homogene Ausrichtung der Gebäude.

Leitung: Thiemann

Jahr: 2019
Evaluierung verschiedener Design-Varianten zur Symbolisierung von Routen-Effizienz

Aufgrund des steigenden Verkehrsaufkommens in städtischen Umgebungen ist die Verteilung von Fahrzeugen im Straßennetz in vielen Fällen nicht optimal - was zu Konsequenzen führt, wie z.B. ein steigendes Stau-Risiko, Luftverschmutzung oder Unfälle. Um die Qualität der Verkehrsdynamik zu verbessern, ist es wichtig, dass das Verkehrsmanagement Straßennutzer über optimale Routen-Alternativen informiert. Karten sind ein bedeutendes Mittel, um Routen und die damit verbundenen Verkehrssituationen visuell zu empfehlen. Die Frage ist allerdings: Wie können wir Karten nutzen, um die Effizienz einer Route in einer Weise zu kommunizieren, dass der Nutzer der Verkehrsinfrastruktur überzeugt wird, sich für die empfohlene Route zu entscheiden? Neben anderen Visualisierungsmethoden können unterschiedliche Design-Varianten bei der Symbolisierung umweltrelevanter Informationen auf einer Karte einen großen Einfluss auf das individuelle Verhalten bei der Routenwahl haben; da es möglich ist, Vorzüge effizienter Routen ebenso hervorzuheben wie Nachteile ineffizienter Routen.

Leitung: Fuest, Sester

Jahr: 2019
Automatische Beschreibung von Bodendenkmalen

In einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit dem Niedersächsischen Landesamt für Denkmalpflege entwickelt das ikg ein Verfahren zur automatischen Detektion von Bodendenkmalen in hochaufgelösten digitalen Geländemodellen (DGM). Zusätzlich zur Position, sollen die gefundenen Objekte über einfache Parameter beschrieben werden. Kreisförmige Objekte wie z.B. Grabhügel, Köhlerplätze und Wurften/Warften können über Mittelpunkt, Durchmesser und Höhe beschrieben werden. Lineare Formen wie Wällen und Gräben lassen sich durch deren Mittelachse, Breite und Höhe beschreiben.

Leitung: Thiemann, Kazimi

Jahr: 2018
Navigation and Field Robotics: Pedestrian Navigation – Obstacle Avoidance with Depth Cameras and Electrical Muscle Stimulation

This is a topic offered by the Human-Computer Interaction Group. In previous projects the Human-Computer Interaction Group investigated a novel approach to control pedestrians' walking direction for navigation. We showed that controlling the direction with electrical muscle stimulation is possible in outdoornavigation scenarios. As a follow-up project we would like to explore - in a collaborative project with the Institute of Cartography and Geoinformatics (IKG) - how this approach can be used for obstacle avoidance in pedestrian navigation scenarios.

Leitung: Busch

Jahr: 2017
Laserscanning und Mobile Mapping: Evaluierung verschiedener Klassifikatoren zur Detektion von Objekten in Punktwolken

Viele Gebiete unseres Lebens werden rasant mit Hilfe von Maschinen automatisiert. Nicht nur für die Kartographie ist dabei essenziell, dass Computer Beobachtungen ihrer Sensoren korrekt zuordnen und interpretieren. Für diese Aufgabe stehen bereits verschiedenste Klassifizierungsalgorithmen zur Verfügung. Ziel der Bachelorarbeit ist die Analyse verschiedener Klassifikationsansätze mit Fokus auf deren Eignung zur Bestimmung von Objekten aus Punktwolken.

Leitung: Busch

Jahr: 2017

OFFENE MASTERARBEITEN

Schätzen von Gebäudeparametern aus Streetview Aufnahmen / Estimation of building parameters from Streetview images

Google Streetview Aufnahmen liegen aus verschiedenen Städten vor. Diese Daten enthalten u.a. Informationen über die Gebäude. Ziel der Arbeit ist es, aus diesen Bildern Hinweise über verschiedene Gebäudeparameter zu bekommen. Mögliche Parameter sind Alter, Zustand, Material, Lage. Hierfür sollen Deep Neural Networks eingesetzt werden, die in jüngerer Zeit gezeigt haben, dass sie bislang sehr schwierige Klassifikations- und Regressionsaufgaben zu lösen in der Lage sind. Google Streetview images are available from different cities. These images include information about the buildings. The aim of the thesis is to automatically derive information about different building parameters from these pictures. Possible parameters are age, condition, material, position. Deep neural networks will be used for this purpose, which have recently shown that they are capable of solving very difficult classification and regression tasks.

Leitung: Feng, Kazimi, Sester

Jahr: 2019
Crowdsourcing turning restrictions from OpenstreetMap

Road intersections are locations where different movement patterns are observed: traffic participant go ahead, turn right or left, according both to their needs and most importantly to the traffic restrictions applied everytime at the current location (traffic signs). The aim of this thesis is the implementation of a method, where vehicles trajectories acquired from OpenstreetMap (OSM) are analysed in terms of the turning possibilities that drivers have at each intersection location. Final objective is to find out what kind of turning restrictions are found at those locations, like those shown on the figure right.

Leitung: Zourlidou

Jahr: 2019
Homogenisierung der Gebäudeausrichtung

Topographischen Karten 1 : 25.000 werden Gebäude noch grundrissähnlich dargestellt. Detailierte Gebäudegrundrisse aus dem Kataster (ALKIS) müssen dazu generalisert (klassifiziert, selektiert, aggregiert, vereinfacht, betont, verdrängt) werden. Ein Aspekt der Generalisierung ist die homogene Ausrichtung der Gebäude.

Leitung: Thiemann

Jahr: 2019
Evaluierung verschiedener Design-Varianten zur Symbolisierung von Routen-Effizienz

Aufgrund des steigenden Verkehrsaufkommens in städtischen Umgebungen ist die Verteilung von Fahrzeugen im Straßennetz in vielen Fällen nicht optimal - was zu Konsequenzen führt, wie z.B. ein steigendes Stau-Risiko, Luftverschmutzung oder Unfälle. Um die Qualität der Verkehrsdynamik zu verbessern, ist es wichtig, dass das Verkehrsmanagement Straßennutzer über optimale Routen-Alternativen informiert. Karten sind ein bedeutendes Mittel, um Routen und die damit verbundenen Verkehrssituationen visuell zu empfehlen. Die Frage ist allerdings: Wie können wir Karten nutzen, um die Effizienz einer Route in einer Weise zu kommunizieren, dass der Nutzer der Verkehrsinfrastruktur überzeugt wird, sich für die empfohlene Route zu entscheiden? Neben anderen Visualisierungsmethoden können unterschiedliche Design-Varianten bei der Symbolisierung umweltrelevanter Informationen auf einer Karte einen großen Einfluss auf das individuelle Verhalten bei der Routenwahl haben; da es möglich ist, Vorzüge effizienter Routen ebenso hervorzuheben wie Nachteile ineffizienter Routen.

Leitung: Fuest, Sester

Jahr: 2019
Erneuerung der Kalibrierung eines 3D-Laserscanners

Autonome Fahrzeuge navigieren auf der Basis von spurgenauen Karten. Diese Karten zu erstellen und zu pflegen, ist mit einem hohen Aufwand verbunden. Diese Arbeit ist Teil des Automatisierungsprozesses, um aus Daten des täglichen Verkehrs spurgenaue Karten zu erstellen. Der 3D Laserscanner Velodyne HDL-64E S2 liefert Punktwolken auf deren Basis autonome Fahrzeuge navigieren und die zum automatischen kartieren verwendet werden. Im Rahmen dieser Arbeit soll der Laserscanner kalibriert werden um die veraltete Kalibrierung vom Werk zu erneuern. Kalibriert werden sollen Distanzoffset, horizontaler Winkeloffset, vertikaler Winkeloffset, horizontaler Offset und vertikaler Offset.

Leitung: Busch

Jahr: 2018
Automatische Beschreibung von Bodendenkmalen

In einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit dem Niedersächsischen Landesamt für Denkmalpflege entwickelt das ikg ein Verfahren zur automatischen Detektion von Bodendenkmalen in hochaufgelösten digitalen Geländemodellen (DGM). Zusätzlich zur Position, sollen die gefundenen Objekte über einfache Parameter beschrieben werden. Kreisförmige Objekte wie z.B. Grabhügel, Köhlerplätze und Wurften/Warften können über Mittelpunkt, Durchmesser und Höhe beschrieben werden. Lineare Formen wie Wällen und Gräben lassen sich durch deren Mittelachse, Breite und Höhe beschreiben.

Leitung: Thiemann, Kazimi

Jahr: 2018
Navigation and Field Robotics: Pedestrian Navigation – Obstacle Avoidance with Depth Cameras and Electrical Muscle Stimulation

This is a topic offered by the Human-Computer Interaction Group. In previous projects the Human-Computer Interaction Group investigated a novel approach to control pedestrians' walking direction for navigation. We showed that controlling the direction with electrical muscle stimulation is possible in outdoornavigation scenarios. As a follow-up project we would like to explore - in a collaborative project with the Institute of Cartography and Geoinformatics (IKG) - how this approach can be used for obstacle avoidance in pedestrian navigation scenarios.

Leitung: Busch

Jahr: 2017
Deep Learning: Automatisierte Identifikation von Geländestrukturen am Beispiel von Burgenanlagen

Mittels Airborne Laserscanning können flächendeckende hochaufgelöste digitale Geländemodelle erstellt werden. Anders als manuell aufgenommene Daten sind diese Daten bis auf eine einfache Klassifikation in Boden und Vegetationspunkte nicht weiter interpretiert. Eine gezielte Interpretation von künstlich-historischen Geländestrukturen muss manuell durchgeführt und mittels Feldbegehung verifiziert werden.

Leitung: Schulze, Thiemann

Jahr: 2017