Forschungsaktivitäten

Analyse von Straßenbestandsobjekten aus Laserpunktwolken durch Mustererkennung/Objekterkennung einschließlich der Georeferenzierung

Kurzfassung:
Laserscanmessungen dienen heute der Erstellung von Grundplänen für den Um- und Ausbau von Straßen. Der Vorteil dieser Arbeitsmethode ist unter anderem, dass die Störung des fließenden Verkehrs gering gehalten wird. Das verhindert Staus und kostenintensive Absperrungen von Fahrbahnteilen. Bei den Laserscanmessungen entstehen sehr große Punktmengen und damit sehr große Datenmengen. Diese Datenmengen erfordern neue Techniken bei der Auswertung. Zurzeit können Softwaresysteme diese Laserscandaten einlesen und insgesamt oder Teile davon als Punktwolke am Bildschirm darstellen. Während solche Punktwolken durch Messfahrzeuge mit einem Laserscanner schnell und einfach zu erstellen sind, ist die manuelle Auswertung heute noch sehr aufwändig, insbesondere wenn mit diesem Verfahren zum Beispiel eine Bestandserfassung von größeren Straßennetzen erfolgen soll. Mit dem Forschungsvorhaben sollen Methoden und Algorithmen entwickelt werden, die in der Punktwolke nach vorab definierten Mustern von Bestandsobjekten suchen und erkannte Objekte protokollieren und in einer Datei gegebenenfalls OKSTRA-konform abspeichern. Eine Methode, die aus Punktwolken Bestandsobjekte analysieren kann, würde die notwendigen Vorarbeiten bei der Planung und beim Betrieb einer Straße gegenüber der bisherigen Arbeitsweise erheblich vereinfachen und beschleunigen.
Quelle: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)

Bericht:
https://bast.opus.hbz-nrw.de/frontdoor/index/index/docId/2777