Optimale Trainingsdatenerzeugung zur automatischen Digitalisierung von 3D-Laserscannerdaten

Selbstlernende Objektbibliothek für die automatisierte Objekterkennung
© Fraunhofer IPA

Objekterkennung: automatisiert und selbstlernend

Ziel des gemeinsamen Exploring Projects der Firmen Quatriga und FARO ist die Ermöglichung des spezifischen Trainings und Erstellen einer selbstlernenden Objektbibliothek für die automatisierte Objekterkennung in großen Punktwolken zur Erfassung vollständiger Szenen.

Brücke schlagen zwischen realer und digitaler Welt

Bei der automatisierten Objekterkennung in großen Punktwolken zur Erfassung einer vollständigen Szene geht es letztlich darum, die reale Welt automatisiert in die digitale Welt zu überführen, um anschließend die Vorteile einer digitalen Planung zu nutzen. Zur Nutzung von KI-Verfahren bedarf es aber häufig einer sehr speziellen Datenbasis, um eine gute Ergebnisqualität zu erreichen. Aus diesem Grund soll mit dem Projekt spezifisches Training ermöglicht werden und eine selbstlernende Objektbibliothek für Kunden erstellt werden. Das Ergebnis soll intuitiv und niederschwellig sein, d.h. ohne Expertenwissen über KI-Methoden nutzbar sein.

Projektablauf

Im Rahmen des Exploring Projekts wurde die automatisierte Objekterkennung anhand unterschiedlicher Objekte exemplarisch in der ARENA2036 mit KI-Verfahren evaluiert. Dabei lag der Fokus auf der Erweiterbarkeit und variierender Datenbasis. Im Zuge des Projekts entstand ein Gesamtkonzept mit erster Umsetzung, angepasst auf die Laserscannerdaten der FARO Sensoren und entworfen für die bestehende WebShare-Plattform der Fa. FARO.

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