24
Mär
Deep Learning für Punktwolkenprozessierung
DI Lukas Winiwarter; Universität Heidelberg
Veranstaltungsort
Digital - Link wird noch Bekanntgegeben
Inhalt
Der Durchbruch künstlicher Intelligenz in Form von Neuronalen Netzen in der Computer Vision hat auch in benachbarten Feldern wie der Photogrammetrie großes Interesse geweckt. Aufgrund der ungeordneten und unregelmäßigen Datenstruktur von Punktwolken ist jedoch die Anwendung der oft für strukturierte (Bild-) Daten designten Neuronalen Netze nicht trivial. Außerdem enthält die Nachbarschaft innerhalb einer Punktwolke inhärent Information, die genutzt werden soll.
In diesem Vortrag werden daher Konzepte präsentiert, die diese Anwendung auf topographische 3D-Punktwolken möglich machen. Dabei ist das Ziel, die Einzelpunkte semantischen Klassen zuzuordnen. Die Ergebnisse zeigen, dass ein Neuronales Netz in der Lage ist, lokale Nachbarschaften ähnlich zu beschreiben, wie das mit herkömmlichen, manuell entworfenen Attributen möglich ist.
In diesem Vortrag werden daher Konzepte präsentiert, die diese Anwendung auf topographische 3D-Punktwolken möglich machen. Dabei ist das Ziel, die Einzelpunkte semantischen Klassen zuzuordnen. Die Ergebnisse zeigen, dass ein Neuronales Netz in der Lage ist, lokale Nachbarschaften ähnlich zu beschreiben, wie das mit herkömmlichen, manuell entworfenen Attributen möglich ist.
Vortagender
Lukas Winiwarter hat sein Masterstudium der Geodäsie und Geoinformatik an der TU Wien im September 2018 mit einer Arbeit über die semantische Klassifizierung von 3D-Punktwolken mittels Neuronalen Netzen abgeschlossen. Diese Diplomarbeit wurde mehrfach nominiert und ausgezeichnet, u.a. mit dem Karl-Kraus-Nachwuchsförderpreis 2019 der DGPF, der OVG und der SGPF (1. Platz) oder dem AGEO Award 2019 (3. Platz). Vor seinem Abschluss war Lukas Winiwarter als Studienassistent in der Forschungsgruppe Photogrammetrie und als Softwareentwickler im Vermessungsbüro Bogensberger Vermessung tätig. Seit Oktober 2018 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Geographischen Institut der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Deutschland. In seiner Dissertation entwickelt er Methoden, um Zeitserien von 3D-Punktwolken auszuwerten. Das primäre Anwendungsgebiet sind dabei geomorphologische Massenbewegungen, etwa im alpinen Raum.
Beginn
24. März 2021 - 17 Uhr 00