Digitalisierung in der Mobilität

Der Bereich “Digitalisierung in der Mobilität” beschäftigt sich mit Themen rund um die Mobilität der Zukunft und teilt sich in folgende Rubriken:

Industrie und Forschungsprojekte: In dieser Rubrik liegt der Fokus auf der Kooperation von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU), Forschungseinrichtungen und Hochschulen in Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsprojekten (FuE-Projekten). Die Stärken der Teilnehmer führen zu gezielter und beschleunigter Entwicklung neuer Dienstleistungen, Prozesse und Produkten. Dabei initiiert und betreut das IWT nicht nur Forschungsprojekte, sondern beteiligt sich auch aktiv in der Forschung der Projekte und sorgt für den Wissenstransfer zwischen Hochschulen und Firmen.

 

Industrie- und Forschungsprojekte

Der Fokus liegt auf der Kooperation von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU), Forschungseinrichtungen und Hochschulen in Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsprojekten (FuE-Projekten). Die individuellen Stärken und Blickwinkel der Teilnehmer führen zu gezielter und beschleunigter Entwicklung neuer Dienstleistungen, Prozesse und Produkten. Im Rahmen der kooperativen Forschung erfolgt die Betrachtung unterschiedlichster Blickwinkel zur praktischen und effizienten Umsetzung und dem Markterfolg. Unsere Schwerpunkte liegen im automatisierten Fahren (Sensoren, Datenfusion, HMI), vernetztes Fahren, Elektromobilität und Logistik in den Bereichen Straße, Schiene, Wasser und Luft.

Sie haben eine Idee für ein Industrie- oder Forschungsprojekt? Lassen Sie uns gemeinsam daran arbeiten und die Projektidee in die Realität umsetzen. Neue Projektideen sind bei uns jederzeit willkommen. Wir freuen uns auf Sie!

Ansprech­partner für Digitalisierung in der Mobilität

Florian Frank
Tel: +49 0)7541 40 294-16
frank@iwt-bodensee.de

 

Forschungsprojekt - LevelUP

Anwendungen wie das automatisierte Fahren und Metawelt-Anwendungen erfordern vollständige, semantikreiche und qualitativ hochwertige 3D-Modelle der tatsächlichen Umgebung. 3D-Gebäudemodelle können verschiedene Detailstufen (Level of Detail – LOD) haben, wobei die Detailstufe LOD3 einer vollständigen Beschreibung der gesamten Gebäudeaußenhülle, Fassade und dem Dach entspricht. Diese sog. LOD3-Gebäudemodelle werden bisher manuell erstellt und sind weder massenmarktfähig noch wirtschaftlich. Das Projekt LevelUp geht diese Problemstellung an, indem Methoden zur automatisierten Erstellung und Integration von LOD3 Verkehrsraum Modellen entwickelt werden.

Im Rahmen des LevelUp-Forschungsprojektes beschäftigt sich das IWT mit der photogrammetrischen Außenrekonstruktion von Gebäuden. Die Rekonstruktion erfolgt anhand von zuvor aufgenommener Bildsequenzen, mit exakten Positions- und Winkelinformationen, in zwei Schritten: Im ersten Schritt werden die Fassadenelemente in den Bildern erkannt und in eine Kontur (z .B. Fenster) segmentiert. Im zweiten Schritt erfolgt die dreidimensionale Fassadenrekonstruktion anhand der Schlüsselpunkte (z.B. Ecken) über Triangulation von verschiedenen Aufnahmepunkten. (Paper: An Alternative Raw Data Acquisition Approach for Reconstruction of LOD3 Models) 

Der Schlüssel zur detailgetreuen Gebäuderekonstruktion führt somit über die Segmentierung der Fassadenelemente in Konturen. Dazu wurden konkurrierende LiDAR-basierte Rekonstruktionsverfahren, Gebäude Dateiformatstandards und Normen untersucht. Als Ergebnis entstand ein Konzept zur „methodischen Klassifizierung, Zuweisung von Attributen und Labeling von Fassadenelementen in Kamerabildern zur Level of Detail 3 (LOD3) Rekonstruktion von Gebäuden“.

Das Konzept beinhaltet ein hierarchisches Klassendiagramm, das zur instanziierten Segmentierung im Labelingprozess der Bilder herangezogen wurde. Dabei ergab sich eine iterative Anpassung der Klassen und Attribute während des Labeling-Prozesses. Hierbei wurde eine geeignete Label-Form je Klasse abgeleitet. Die Überlagerung einzelner Objekte innerhalb von zweidimensionalen Bildern, wie z.B. Bäume vor einem Haus, führen zu dreidimensionalen, tiefenversetzten Informationen, die sich auf die Abhängigkeit einzelner Objektklassen untereinander auswirkt. Aus diesen Abhängigkeiten wurde ein Best Practice Vorschlag für einen effektiven Labeling-Prozess erarbeitet. Zusammengefasst ist das Ergebnis dieser Arbeit ein Vorschlag eines praxistauglichen Labeling-Konzepts zur instanziierten Segmentierung von Fassadenelementen in Bildern.

Ansprech­partner für LevelUP

Florian Frank
Tel: +49 0)7541 40 294-16
frank@iwt-bodensee.de

 

Team Digitalisierung Mobilität

Florian Frank M. Sc.

Teamleitung Digitalisierung Mobilität
Tel: +49 7541 / 40294 – 16
frank@iwt-bodensee.de

Venus Shah M.Sc.

Junior AI und Software Entwickler
Tel: +49 7541 / 40294 – 20
shah@iwt-bodensee.de