User: Guest  Login
Less Searchfields
Simple search
Original title:
Automatic Detection and Interpretation of Changes in Massive Semantic 3D City Models
Translated title:
Automatische Erkennung und Interpretation von Änderungen in massiven semantischen 3D-Stadtmodellen
Author:
Nguyen, Huynh Duc An Son
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Geoinformatik (Prof.Kolbe)
Advisor:
Kolbe, Thomas H. (Prof. Dr.)
Referee:
Kolbe, Thomas H. (Prof. Dr.); Borrmann, André (Prof. Dr.); Dehbi, Youness (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
GEO Geowissenschaften
Keywords:
Change, Detection, Interpretation, Pattern, Graph, Database, CityGML, Digital Twin, Neo4j
Translated keywords:
Änderung, Detektion, Interpretation, Muster, Graph, Datenbank, CityGML, Digitale Zwilling, Neo4j
TUM classification:
BAU 900; BAU 902
Abstract:
This thesis focuses on the digital aspect of urban digital twins, with semantic 3D city models as a key component. The study addresses the current lack of effective methods for tracking und comprehending changes in large city models. It proposes methods for automatic detection and interpretation of changes in these models by leveraging the graph-like structure of city objects and representing them as graphs. This allows for efficient comparison of complex objects and the identification of change...     »
Translated abstract:
Der Fokus dieser Arbeit liegt auf dem digitalen Aspekt von urbanen digitalen Zwillingen, wobei semantische 3D-Stadtmodelle eine zentrale Rolle spielen. Sie adressiert die aktuelle Lücke an effektiven Methoden zum Erfassen und Verstehen von Änderungen in großen Stadtmodellen. Es werden Methoden entwickelt, die auf der Graph-ähnlichen Struktur von Stadtobjekten basieren und sie als Graphen darstellen. Dies ermöglicht einen effizienten Vergleich komplexer Objekte und die Identifikation von Änderung...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1748695
Date of submission:
19.08.2024
Oral examination:
22.11.2024
File size:
83478470 bytes
Pages:
380
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241122-1748695-0-4
Last change:
18.12.2024
 BibTeX