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Institut für Kartographie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover - Startseite Kontakt Sitemap Erweiterte Suche to English version
 
Collage: Aufgabenfelder Institut für Kartographie und Geoinformatik

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Video Galerie

Flug durch eine Mobile Mapping Punktwolke

Dieses Video zeigt das Gebäude der VolkswagenStiftung in Hannover, das mit dem Mobile Mapping System des ikg, einem VMX-250-CS6 der Firma Riegl LMS GmbH, dreidimensional erfasst wurde. Im ersten Teil des Videos wurde die Punktwolke anhand der Höhe über der Straßenebene eingefärbt. Der zweite Teil wurde anhand von Bildern eingefärbt, welche von den Kameras des Systems erfasst wurden. Da das System nur von der Straße aus Daten erfasst, gibt es keine Informationen über das Dach des Gebäudes.

Punktwolken werden in unterschiedlichen Forschungsprojekten des ikg genutzt. Dazu gehören unter anderem Visualisierung, Verarbeitung sehr großer Datenmengen und Erzeugung und Analyse von Karten zur Landmarken basierten Positionierung von Fahrzeugen.


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Trajectory Analysis - Analyzing Trajectories in a Soccer Context

In diesem Video wird ein kurzer Einblick in ein Sport-Analyse-Tool gewährt, das auf der Basis von zuvor aufgezeichneten Trajektorien (bspw. während eines Fußballspiels) arbeitet. Dieses ermöglicht sowohl ein grundsätzliches Benchmarking bzgl. der Performance (zurückgelegte Distanz, Geschwindigkeiten, Hot-Spots,...) der Sportler/Teams als auch erweiterte Analysen von z.B. Passsequenzen oder Gruppenbewegungsmustern. Die Grundlage für sämtliche Analysen bilden Algorithmen, die entweder Event-basiert, Graph-basiert oder auf Basis von Konstellationssequenzen arbeiten.


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Geosensornetze

Diese Videos zeigen Projekte, welche im Rahmen der Lehrveranstaltung "Geosensornetze" im Wintersemester 2012/2013 entstanden sind. Sie wurden von Studenten im Rahmen der Übung in der agentenbasierten Simulationsumgebung NetLogo programmiert.

Alle dargestellten Algorithmen operieren dezentral und ausschließlich auf lokal im Sensorknoten vorgehaltener Information


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3D building reconstruction via generative models

This video presents a 3D building reconstruction from point clouds via generative models. In this work we propose an automatic process with emphasis on top-down approaches. Based on a predefined primitive library we conduct a generative modeling to reconstruct building roofs that fit the data. Primitives are assembled into an entire roof with given rules of combination and merging. Overlaps of primitives are allowed in the assembly. The selection of roof primitives, as well as the sampling of their parameters, is driven by a variant of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique with specified jump mechanism. The results show robustness despite the data artefacts and plausibility in reconstruction.


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Vehicle localization using landmarks

First, a LiDAR mobile mapping is used to extract vertical poles (signs, traffic lights, trees), which are then put into a map. Then, a robotic vehicle drives along the mapped area, extracts poles as well and matches them to the map to recover its trajectory. Feature based localization has the advantage that the size of the map can be kept small (and, of course, the disadvantage that it won't work if there are no features present).


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Bubble!Slide

This video showcases Bubble!Slide, an interactive demo which overlays small panoramas in a continuous fashion over aerial images or maps. This makes it easy to quickly browse through the streets, without having to dive into/ out of a separate street level visualization mode.


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Multi-Layer Visualization

This video shows a visualization scheme for mobile mapping data. The massive point cloud data is condensed into a few translucend textured layers. This enables fast browsing within the recorded mobile mapping data - even for mobile or web-based devices.


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