Subsurface Infrastructure Localization for GIS Data Alignment using Semantic Segmentation

Titel in Übersetzung: Lokalisierung unterirdischer Infrastrukturen für den GIS-Datenabgleich mittels semantischer Segmentierung

Marco Stranner

Publikation: StudienabschlussarbeitMasterarbeit

Abstract

Der Einsatz von Augmented Reality im Outdoor-Bereich findet mit besserer Sensortechnologie auf mobilen Geräten immer mehr praktische Anwendungen. In dieser Arbeit optimieren wir unser bisheriges Setup für das Tracking in AR-Anwendungen im Freien auf dem Gebiet der Untergrundversorgungstechnik (Subsurface Utility Engineering, SUE).
Wir gehen auf die Schwächen bei der Nordschätzung mittels Kompass und der halbautomatischen Initialisierung der Tracking-Fusion, die von den Benutzern als unpraktisch empfunden werden, ein. Es wird ein Algorithmus für eine alternative GPS-basierte Nordschätzung vorgestellt. Zusätzlich wird das System um eine kontinuierliche Driftkorrektur erweitert, um das Tracking vollständig zu automatisieren.
Trotz sehr genauen Trackings bleibt die Qualität der Daten, mit denen gearbeitet wird, die größte Herausforderung. Die Dokumentation der GIS-Daten ist aufgrund mangelnder Vorschriften oft von schlechter Qualität. Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir eine Lösung für die Segmentierung von Rohren in einer offenen Ausgrabungsstätte und den Abgleich verfügbarer, verschobener GIS-Modelle vor. Unser Ansatz basiert auf der Segmentierung im Bildraum und der Reprojektion dieser Ergebnisse in den 3D-Raum, was die Schätzung von Mittelpunkten entlang der Rohre ermöglicht.
Titel in ÜbersetzungLokalisierung unterirdischer Infrastrukturen für den GIS-Datenabgleich mittels semantischer Segmentierung
Originalspracheenglisch
QualifikationMaster of Science
Gradverleihende Hochschule
  • Technische Universität Graz (90000)
PublikationsstatusVeröffentlicht - 10 März 2023

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Lokalisierung unterirdischer Infrastrukturen für den GIS-Datenabgleich mittels semantischer Segmentierung“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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