13 Okt

Flächenwidmungs- und Bebauungsplan - Planung, Schnittstellen und Verfahren

 DIPL.-ING. Eren ERGIN Stadt Wien Magistratsabteilung 21B - Stadtteilplanung und Flächenwidmung Leiter Dezernat Nord-Ost 3 (Donaustadt West)

 
Veranstaltungsort
Digital
https://tuwien.zoom.us/j/96968751296
Meeting ID: 969 6875 1296
 
 
Inhalt

Der Flächenwidmungs- und Bebauungsplan wird vom Wiener Gemeinderat als Verordnung beschlossen und ist das einzige rechtsverbindliche Planungsinstrument, das die Bauordnung vorsieht. Der Vortrag soll einen Überblick über die Grundzüge, Ziele und Entstehung des Planungsinstruments "Flächenwidmungs- und Bebauungsplan" schaffen. Darüber hinaus wird der Planungsprozess im Detail beschrieben, um die vielen Schnittstellen vor und nach dem Beschluss des Flächenwidmungs- und Bebauungsplans näher zu erläutern.

 
Vortagender

Eren Ergin 
geboren am 07.09.1983 in Ankara/Türkei
lebt seit 1999 in Wien
Abgeschlossenes Studium "Raumplanung und Raumordnung" an der TU Wien
beschäftigt seit 08/2014 bei der Magistratsabteilung 21B - Stadtteilplanung und Flächenwidmung
leitet seit 09/2021 das Dezernat Nord-Ost 3 (Donaustadt West)

 

Beginn

13. Oktober 2021 - 17 Uhr 00


03 Nov

Verleihung Karl Rinner Preis inklusive Vortrag (Ein raum-zeitliches Deformationsmodell für Laserscanning-Punktwolken )

 Dr.techn. MSc Corinna Harmening; TU Wien, Department für Geodäsie und Geoinformation, Forschungsbereich Ingenieurgeodäsie

 
Veranstaltungsort
Digital
Genaue Informationen werden noch bekanntgegeben 
 
 
Inhalt
Mit dem Einzug des Laserscanners in die Ingenieurgeodäsie steht seit einigen Jahren ein vielversprechendes Messinstrument für die Durchführung von geodätischen Überwachungsmessungen zur Verfügung. Trotz des häufigen Einsatzes von terrestrischen Laserscannern im Rahmen von Überwachungsmessungen stellt die anschließende Auswertung der erfassten Daten, die punktwolken-basierten Deformationsanalyse, immer noch eine Herausforderung dar. 
In diesem Beitrag wird ein raum-zeitliches Deformationsmodell vorgestellt, das eine Reihe von offenen Fragestellungen der punktwolken-basierten Deformationanalyse löst. Die Grundidee des entwickelten Ansatzes ist die Interpretation der Deformation als Realisierung eines raum-zeitlichen stochastischen Prozesses, womit die Modellierung des erfassten Objektes mit Hilfe dreier Anteile möglich wird: Ein deterministischer Trend repräsentiert das nicht-deformierte Objekt, ein stochastisches Signal beschreibt den lokal homogenen stochastischen Deformationsprozess und ein stochastisches Messrauschen berücksichtigt Unsicherheiten, die durch den Messprozess verursacht werden. Durch die stochastische Modellierung der Deformationen ist es nicht notwendig, Punktkorrespondenzen in unterschiedlichen Messepochen zu definieren. Auf Basis des geodätischen Datums, das durch die Trendfläche definiert wird, ist weiterhin die Durchführung von interpretierbaren Punkt-zu-Fläche- und Punkt-zu-Punkt-Vergleichen möglich. 

 

 
Vortagende

- 2008 - 2013: Studium der Geodäsie und Geoinformatik an der Leibniz Universität Hannover (Bachelorabschluss: 2011, Masterabschluss: 2013)

- 2014 - 2020: Projektassistentin bzw. Universitätsassistentin an der TU Wien, Department für Geodäsie und Geoinformation, Forschungsbereich Ingenieurgeodäsie. Während dieser Zeit: Doktoratsstudium (Abschluss 2020, Titel der Arbeit: "Spatio-temporal deformation analysis using enhanced B-spline models of laser scanning point clouds")

- Seit November 2020: Senior Scientist an der TU Wien, Department für Geodäsie und Geoinformation, Forschungsbereich Ingenieurgeodäsie

 

 

Beginn

3. November 2021 - 17 Uhr 00


19 Jan

KI-basierte Erkennung und Verortung von Objekten mittels 3D Bilddaten

 Dipl.-Ing. Univ. Dr. techn. Sebastian Böck; Dipl.-Ing. Dr. techn. Matthias Dorfer; Firma EnliteAI

 
Veranstaltungsort
Digital
https://tuwien.zoom.us/j/95133531570
Meeting ID: 951 3353 1570
 
 
 
Inhalt

Mobile Mapping, d.h. die Erfassung raumbezogener Daten durch mobile Aufnahmegeräte, stellt mittlerweile eine weit verbreitete Technik dar, die von immer mehr Firmen sowie Städten und Kommunen angewandt wird um ein digitale Sicht auf die reale Welt zu erhalten. Die Aufnahmegräte sind mit einer Vielzahl unterschiedlicher Sensoren (Foto, GPS, Laserscan, etc.) ausgestattet, deren genaue Kalibrierung und Synchronisierung eine ganzheitliche Betrachtung und Weiterverarbeitung der Daten ermöglicht.

Dabei kommen vermehrt Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz, welche in den Bilddaten automatisch relevante Objekte segmentieren und klassifizieren. Zusammen mit GPS Daten und Tiefeninformationen können die erkannten Objekte in Weltkoordinaten transformiert und mit gängiger GIS-Software weiterverarbeitet werden. Im Rahmen des Vortrags wird die komplette Verarbeitungspipeline beschrieben, wobei der Hauptfokus auf der automatischen Objekterkennung mittels Machine Learning (ML) liegen wird.

 
Vortagende

Sebastian Böck studierte an der Technischen Universität München Elektrotechnik und promovierte an der Johannes Kepler Universität Linz in Informatik. Seine Forschungsthema war die Eventerkennung in Zeitserien mittels künstlicher Intelligenz. Aktuell leitet er das Perception Team bei der Firma EnliteAI.

Matthias Dorfer ist bei der Firma EnliteAI als Late Co-Founder für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zuständig. Er studierte Medizinische Informatik mit Schwerpunkt Bildverarbeitung und Mustererkennung an der TU Wien. Vor seinem Doktorart an der Johannes Kepler Universität Linz im Bereich multi-modal Deep Learning war er in der industriellen Computer Vision Forschung tätig.

 

Beginn

19. Januar 2022 - 17 Uhr 00