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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

21. Grundlagen zur automatisierten Baufortschrittsüberwachung mittels Deep Learning basierend auf Punktwolken und Bauinformationsmodellen

verfasst von : Jan Luca Fahrendholz, Sigrid Brell-Cokcan

Erschienen in: IoC - Internet of Construction

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden die theoretischen Grundlagen für die spätere Entwicklung und Umsetzung einer vollautomatischen, Deep Learning unterstützten Prozesskette beschrieben, die den Baufortschritt durch den Vergleich eines Bauinformationsmodells mit den Punktwolken der Baustelle ermitteln kann. Dazu werden digitale Baustellenabbildungen in Form von 3D-Punktwolken betrachtet und deren Eigenschaften beschrieben. Darüber hinaus werden die theoretischen Grundlagen zur Verarbeitung dieser Punktwolkenund deren Registrierung zum Soll-Ist-Vergleich erläutert. Weiterhin werden verschiedene Datenverarbeitungsmethoden diskutiert, die das Ziel haben, Bauelemente in den Punktwolken zu erkennen. Dabei werden sowohl numerische Methoden als auch Deep-Learning-Ansätze zur Datenanalyse und Klassifikation zusammengefasst und analysiert.

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Metadaten
Titel
Grundlagen zur automatisierten Baufortschrittsüberwachung mittels Deep Learning basierend auf Punktwolken und Bauinformationsmodellen
verfasst von
Jan Luca Fahrendholz
Sigrid Brell-Cokcan
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-42544-9_21