Franz, Steffen ; Bittner, Timo ; Irmler, Robert ; Eller, Christian (2021)
KI-Methoden für die automatische Anreicherung von räumlich-semantischen Tatortmodellen.
31. Forum Bauinformatik. Berlin (11.09.2019-13.09.2019)
doi: 10.26083/tuprints-00019071
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| Item Type: | Conference or Workshop Item |
|---|---|
| Type of entry: | Secondary publication |
| Title: | KI-Methoden für die automatische Anreicherung von räumlich-semantischen Tatortmodellen |
| Language: | German |
| Date: | 2021 |
| Place of Publication: | Darmstadt |
| Year of primary publication: | 2019 |
| Publisher: | Universitätsverlag der TU Berlin |
| Journal or Publication Title: | Forum Bauinformatik |
| Volume of the journal: | 31 |
| Book Title: | 31. Forum Bauinformatik : 11.–13. September 2019 in Berlin : Proceedings |
| Event Title: | 31. Forum Bauinformatik |
| Event Location: | Berlin |
| Event Dates: | 11.09.2019-13.09.2019 |
| DOI: | 10.26083/tuprints-00019071 |
| Corresponding Links: | |
| Origin: | Secondary publication service |
| Abstract: | Das Sicherheitsforschungsprojekt INSITU beschäftigt sich mit der Optimierung der Strafverfolgung mit Hilfe einer Mobilcomputer-basierten Vor-Ort-Beschreibung von Tatorten. Um eine Beschleunigung des zeitintensiven Prozesses der Dokumentation aller Informationen und Zusammenhänge zu erreichen, wird in diesem Beitrag demonstriert, wie ein Mobilcomputer in die Lage versetzt werden kann, Objekte und deren räumlich-semantische Beziehungen automatisiert zu erfassen. Hierbei werden Augmented-Reality-Technologien mit maschinellen Lernverfahren fusioniert und auf einem Mobilcomputer in Echtzeit zur Anwendung gebracht. Mittels AR-Technologien verortet sich das Gerät im Raum, verfolgt Positionsänderungen und erzeugt kontinuierlich Bilddaten, welche parallel über Algorithmen für die Objektdetektion mit semantischen Informationen angereichert werden. Die so generierten Daten werden anschließend mit den Tracking-Informationen vereinigt, wodurch das räumlich-semantische Tatortmodell automatisiert um Objektinformationen erweitert werden kann. |
| Status: | Publisher's Version |
| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-190719 |
| Additional Information: | Gedruckt erschienen im Universitätsverlag der TU Berlin, ISBN 978-3-7983-3104-4 Schlagworte: Tatortdokumentation, Maschinelle Lernmethoden, Augmented Reality, Bildverarbeitung |
| Classification DDC: | 000 Generalities, computers, information > 004 Computer science 600 Technology, medicine, applied sciences > 690 Building and construction |
| Divisions: | 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute of Numerical Methods and Informatics in Civil Engineering |
| Date Deposited: | 28 Sep 2021 12:21 |
| Last Modified: | 07 Nov 2022 10:40 |
| URI: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/19071 |
| PPN: | 48619230X |
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