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- Originaltitel:
- Enrichment of 3D building models by facade elements based on point clouds and confidence values
- Übersetzter Titel:
- Anreicherung von 3D-Gebäudemodellen um Fassadenelemente auf Basis von Punktwolken und Konfidenzwerten
- Autor:
- Wysocki, Olaf Klaudiusz
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Institution:
- Photogrammetrie und Fernerkundung (Prof. Holst komm.)
- Betreuer:
- Kolbe, Thomas (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Kolbe, Thomas (Prof. Dr.); Hoegner, Ludwig (Prof. Dr. habil.); Zlatanova, Sisi (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
- Stichworte:
- semantic 3D reconstruction ; point cloud ; lod3 ; semantic segmentation
- TU-Systematik:
- BAU 900; BAU 950; BAU 967
- Kurzfassung:
- This research enhances 3D building models by incorporating unstructured data for semantic reconstruction at Level of Detail 3 (LoD3). The approach refines façade-level segmentation, using laser physics and 3D building priors to identify conflicts. Bayesian network fusion integrates multimodal maps, point clouds, and images for accurate reconstruction. Experiments show superior performance, highlighting potential applications in autonomous driving and urban simulations.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Diese Forschung verbessert 3D-Gebäudemodelle durch unstrukturierte Daten für semantische Rekonstruktion auf Level of Detail 3 (LoD3). Laserphysik und 3D-Gebäudeprioritäten verfeinern die Fassadensegmentierung und identifizieren Konflikte. Bayesianische Netzwerkfusion integriert Karten, Punktwolken und Bilder präzise. Experimente zeigen überlegene Leistung für Anwendungen wie autonomes Fahren und städtische Simulationen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1730256
- Eingereicht am:
- 03.01.2024
- Mündliche Prüfung:
- 13.12.2024
- Dateigröße:
- 51586080 bytes
- Seiten:
- 139
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241213-1730256-0-4
- Letzte Änderung:
- 12.02.2025
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