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Sitzungsübersicht
Sitzung
Studierenden-Session
Zeit:
Mittwoch, 02.02.2022:
15:45 - 17:15

Chair der Sitzung: Thomas P. Kersten, HafenCity Universität Hamburg
Virtueller Veranstaltungsort: ZOOM-Meeting

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Präsentationen

Aufnahme und Modellierung des Goethe-Elefantenschädels mittels Handscanner und SfM

Arne Schierbaum, Paul Kalinowski, Marcel Mittmann, Thomas Luhmann

Institut für Angewandte Photogrammetrie und Geoinformatik, Jade Hochschule Oldenburg

In der Publikation wird die Aufnahme und Modellierung des Goethe-Elefantenschädels beschrieben. Dabei wird insbesondere auf die Herausforderungen bei der 3D-Erfassung komplexer musealer Objekte eingegangen. Bei musealen Objekten spielt die Farbechtheit der Objekte eine besondere Rolle. Für die Farbkalibrierung von Fotografien für photogrammetrische Auswertung existieren bereits etablierte und kommerzielle Lösungen. Die Rohdaten des eingesetzten Handscanners sind für die Nutzer*innen nicht verfügbar und es wird eine Lösung zur Farbkalibrierung des berechneten Mesh vorgestellt. Geplant ist ggfs. noch ein Vergleich der beiden Aufnahmemethoden.



Entwicklung und Untersuchung einer Digitalisierungszelle für die 3D-Objektrekonstruktion mit Agisoft Metashape

Niklas Seute

JadeHS, Deutschland

Die Aufnahme und Bereitstellung von Kulturgütern in digitaler, dreidimensionaler Form ist von herausragender Bedeutung, damit z.B. global und zeitgleich Analysen an den Objekten durchgeführt werden können. Auch zur digitalen Archivierung und Präsentation eignen sich 3D-Objekte hervorragend. Hierfür wird ein Aufnahmeverfahren benötigt, das Objekte in ihrer Geometrie und Textur erfassen kann. Für diese Aufgabe ist das Structure-from-Motion Verfahren hervorragend geeignet, da dieses durch Aufnahme und Auswertung von Fotos ein berührungsloses Verfahren für die 3D-Objektaufnahme inklusive Textur ist.

Um den Aufnahmeprozess zu verbessern ist eine Konstruktion (Digitalisierungszelle) notwendig. Die Kosten der Digitalisierungszelle liegen im Low-Cost Bereich. Die Konstruktion ermöglicht eine wiederholbare Kamerakalibrierungsqualität, verbessert die automatische Maskierung in Agisoft Metashape und sorgt für einen vollständigen Rundumverband.

Für die Qualitätskontrolle des Verfahrens wird in Anlehnung an die VDI-Richtlinie 2634 Blatt 3 eine Kugelhantel vermessen und ausgewertet.



Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten

Frederik Hülsewede, Simon Albers, Mike Engel

Jade Hochschule Oldenburg, Deutschland

Im Rahmen eines Masterprojektes wird untersucht, auf welche Weise unterschiedliche Materialen anhand von Punktwolken und Bilddaten klassifiziert werden können. Die zur Klassifikation benötigten Daten werden durch Laserscanning und die in dem Scanner integrierten Kameras erhoben und anschließend weiterverarbeitet. Neben den durch das System erfassten RGB-Werten und der Intensität werden aus den Punktkoordinaten Werte für die Rauigkeit bestimmt. Zudem werden die RGB-Werte in den HSV- sowie in den IHS-Farbraum transformiert und die Intensitäts-Werte normiert. Unter Berücksichtigung der ermittelten Merkmale erfolgt die Klassifikation mithilfe von verschiedenen KI-Methoden, welche primär Support-Vector-Machines und Convolutional-Neural-Networks sind.

Der erste Ansatz, welcher die Support-Vector-Machines zur Klassifikation nutzt, verwendet ausschließlich die eingefärbten Punktwolken. Dabei werden für jeden Punkt Merkmalsvektoren gebildet, welche die oben beschriebenen Informationen enthalten. Um das System zu trainieren, werden den Punkten zusätzlich Materialklassen zugeordnet.

Der zweite Ansatz hingegen, welcher Convolutional-Neural-Networks zur Klassifikation nutzt, basiert auf zweidimensionalen Bilddaten, welche aus den Punktwolken abgeleitet werden. So werden aus den einzelnen Punktmengen Orthophotos erstellt, welche dann als drei-kanalige Bilder vorliegen. Diese Bilddaten werden dann so manipuliert, dass sie um Kanäle, welche die Parameter der Intensität und Rauigkeit beinhalten, erweitert werden.

Hülsewede-Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken_b.pdf


Einfluss von Videokomprimierung und Rolling-Shutter-Effekt bei der photogrammetrischen Auswertung mit Videos

Otto Naber, Thomas Luhmann, Robin Rofallski

IAPG, Deutschland

Untesucht wurde die Eignung von Videos zur Messung von codierten und uncodierten Marken. Dabei stand besonders die Einflüsse von Videokomprimierung und Rolling-Shutter-Effekt im Vordergrund. Weiterhin wurde die Eignung eines Algorithmus untersucht, welcher den Rolling Shutter Effekt korrigieren soll.

Naber-Einfluss von Videokomprimierung und Rolling-Shutter-Effekt bei der photogrammetrischen Auswertung_b.pptx


 
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