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Bachelorarbeit

Automatische Beschreibung von Bodendenkmalen

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Supervisor:

Thiemann, Kazimi

Brief description:

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.

 

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Pattern Recognition of Movement Behavior for Intersection Classification using High Frequency GPS Trace Data

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Supervisor:

Zourlidou

Brief description:

The classification of intersections (assign labels to intersections according to the type of traffic regulator) is motivated by the need for detailed and up-to-date maps. The objective of this thesis focuses on the classification of intersections based on their travel time, which is indicative of the traffic flow and the regulator that rules them.

 

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Traffic-sign Recognition from Crowdsourced Street-level Photos: a Deep Learning approach

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Supervisor:

Zourlidou

Brief description:

The objective of this thesis will focus on the study of the detection and recognition of traffic signs from crowdsourced street-level photos. By the term crowdsourced photos, we refer to photos that individuals capture and upload to platforms for obtaining needed services or ideas. The motivation behind detecting and classifying traffic signs from such (geotagged) photos is the enrichment of maps with the respective information, which can be further used for other services (e.g. driver-assistance tasks).

 

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Fusion von Airborne Laserscanning und Dense Image Matching Punktwolken

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Supervisor:

Politz

Brief description:

In den Landesvermessungsämtern liegen flächendeckende Airborne Laserscanning-Datensätze (ALS) mit unterschiedlichen Punktdichten vor. Des Weiteren leiten sie auf Basis von digitalen Bildflügen mit hohen Überlappungen 3D- Punktwolken (Dense Image Matching: DIM) ab, welche eine Auflösung im Pixelbereich besitzen. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Algorithmus entwickelt werden, mit der die Laserscanning-Punktwolke mit der bildbasierten, korrelierten Punktwolke fusioniert werden kann. Die ALS-Daten haben dabei eine individuelle punktuell hohe Lage- und Höhengenauigkeit. Die DIM-Daten hingegen haben eine hohe geometrische Auflösung und ergänzende, radiometrische Informationen. Als Grundlage für die Fusion der Daten soll der Iterative Closest Point Algorithmus (ICP) genutzt werden.

 

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Änderungsdetektion zwischen Airborne Laserscanning und Dense Image Matching Punktwolken

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Supervisor:

Politz

Brief description:

In den Landesvermessungsämtern liegen flächendeckende Airborne Laserscanning-Datensätze (ALS) mit unterschiedlichen Punktdichten vor. Des Weiteren leiten sie auf Basis von digitalen Bildflügen mit hohen Überlappungen 3D- Punktwolken (Dense Image Matching: DIM) ab, welche eine Auflösung im Pixelbereich besitzen. Mit Hilfe dieser Punktwolken sollen Veränderungen innerhalb des Landesgebietes aufgezeichnet und geortet werden. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Algorithmus entwickelt werden, der die verschiedenen Arten von Veränderungen automatisch detektiert. Dabei sind natürliche Veränderungen wie das Wachstum der Vegetation und künstliche Veränderungen wie die Konstruktion von Gebäuden zu unterscheiden.

 

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Homogenisierung der Gebäudeausrichtung

 

Supervisor:

Thiemann

Brief description:

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.

 

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Kartographie: Automatische Platzierung von Böschungsschraffen

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Supervisor:

Thiemann

Brief description:

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.

 

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Laserscanning und Mobile Mapping: Detektion dynamischer Objekte in LiDAR-Daten mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze

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Supervisor:

Schlichting

Brief description:

LiDAR-Systeme werden häufig zur Lokalisierung von Fahrzeugen in urbanen Gebieten verwendet. Zum Abgleich der Daten mit einer Referenzkarte sollte möglichst zwischen dynamischen und statischen Objekten unterschieden werden. In dieser Arbeit sollen dynamische Punkte innerhalb einzelner Scanlinien durch ein künstliches neuronales Netz entfernt werden. An die Stelle der entfernten dynamischen Punkte sollen passende Ersatzpunkte eingefügt werden.

 

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

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Supervisor:

Busch

Brief description:

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.

 

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Navigation und Umweltrobotik: Pedestrian Navigation – Obstacle Avoidance with Depth Cameras and Electrical Muscle Stimulation

 

Supervisor:

Busch

Brief description:

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.

 

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