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- Original title:
- Enrichment of 3D building models by facade elements based on point clouds and confidence values
- Translated title:
- Anreicherung von 3D-Gebäudemodellen um Fassadenelemente auf Basis von Punktwolken und Konfidenzwerten
- Author:
- Wysocki, Olaf Klaudiusz
- Year:
- 2024
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Institution:
- Photogrammetrie und Fernerkundung (Prof. Holst komm.)
- Advisor:
- Kolbe, Thomas (Prof. Dr.)
- Referee:
- Kolbe, Thomas (Prof. Dr.); Hoegner, Ludwig (Prof. Dr. habil.); Zlatanova, Sisi (Prof. Dr.)
- Language:
- en
- Subject group:
- BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
- Keywords:
- semantic 3D reconstruction ; point cloud ; lod3 ; semantic segmentation
- TUM classification:
- BAU 900; BAU 950; BAU 967
- Abstract:
- 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.
- Translated abstract:
- 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
- Date of submission:
- 03.01.2024
- Oral examination:
- 13.12.2024
- File size:
- 51586080 bytes
- Pages:
- 139
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241213-1730256-0-4
- Last change:
- 12.02.2025
BibTeX