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Format:
PDF
Mündliche Prüfung:
22.11.2024
Fachgebiet:
GEO Geowissenschaften
Letzte Änderung:
26.12.2024
Betreuer:
Kolbe, Thomas H. (Prof. Dr.)
Eingereicht am:
19.08.2024
Homepage des Autors:
TUM Homepage
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1765978
Übersetzte Kurzfassung:
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...     »
Veröffentlichung:
TUM University Library
Kurzfassung:
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...     »
Dateigröße:
83478470 bytes
Universität:
Technical University of Munich
Sprache:
en
Stichworte:
Change, Detection, Interpretation, Pattern, Graph, Database, CityGML, Digital Twin, Neo4j
Institution:
TUM School of Engineering and Design
Übersetzte Stichworte:
Änderung, Detektion, Interpretation, Muster, Graph, Datenbank, CityGML, Digitale Zwilling, Neo4j
Autor:
Nguyen, Son H.
Originaltitel:
Automatic Detection and Interpretation of Changes in Massive Semantic 3D City Models
Übersetzter Titel:
Automatische Erkennung und Interpretation von Änderungen in massiven semantischen 3D-Stadtmodellen
Dokumenttyp:
Dissertation
Seiten:
380
Gutachter:
Kolbe, Thomas H. (Prof. Dr.); Borrmann, André (Prof. Dr.); Dehbi, Youness (Prof. Dr.)
Informationen zum Autor:
The dissertation was graded with summa cum laude; Excenllent Teaching in Project Work in Geoinformatics (2020); Excenllent Teaching in Exercise for Computer Science 2 (2020); Outstanding Paper Award at the 3DGeoInfo Conference at the New York University (2021); Best Young Researcher Paper Award at the 3DGeoInfo at the University of New South Wales Sydney (2022)
Jahr:
2024
Publikationsort:
Munich
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