Über Baustellen Lernen – Wissensgewinn aus Luftbildern
Katrin Jahr
Lehrstuhl für Computergestützte Modellierung und Simulation · Technische Universität München
Baustellenplanung basiert sowohl auf explizitem Wissen, das in Vorschriften und Richtlinien vorliegt, als auf implizitem Wissen, das sich aus der Erfahrung des Planers ergibt. Um Regeln aus implizitem Wissen zu formalisieren, können abgeschlossene Bauprojekte analysiert wer-den. In diesem Beitrag stellen wir eine Bildanalyse-Pipeline vor, mit der Informationen über vergangene Baustellen aus Luftbildern erlangt werden können. Wir verbinden Machine-Learning-basierte Bildanalyse mit Georeferenzierung und freiverfügbaren Geodaten, um eine detaillierte Beschreibung und tatsächliche Abmessungen der jeweiligen Baustelle zu er-halten.
Quelle und weiterlesen: https://publications.cms.bgu.tum.de
