Advanced Point Cloud Processing (Wintersemester 2019/2020)

Dozent: Prof. Dr. Jürgen Döllner (Computergrafische Systeme) , Sören Discher (Computergrafische Systeme) , Dr. Rico Richter (Computergrafische Systeme) , Johannes Wolf (Computergrafische Systeme)

Allgemeine Information

• Semesterwochenstunden: 4
• ECTS: 6
• Benotet: Ja
• Einschreibefrist: 01.10.-30.10.2019
• Lehrform: Seminar / Projekt
• Belegungsart: Wahlpflichtmodul
• Lehrsprache: Deutsch

Studiengänge, Modulgruppen & Module

Beschreibung

3D-Punktwolken sind raumbezogene Daten, die durch moderne Erfassungssysteme (z.B., Laserscanner) erzeugt werden. Die Erfassung erfolgt heutzutage flächendeckend und automatisiert durch Fahrzeuge, UAVs und Flugzeuge. Im Gegensatz zur Erfassung besteht die weitaus anspruchsvollere Aufgabe darin, Informationen aus diesen Daten abzuleiten und anwendungsspezifische Analysen durchzuführen.          

Gegenstand dieses Seminars sind die Erarbeitung und die softwaretechnische Umsetzung von ausgewählten Verfahren zur Analyse von raumbezogenen 3D-Punktwolken. Mit Hilfe von selbst implementierten Algorithmen und eventuell notwendigen Visualisierungstechniken sollen themenbezogene Fragestellungen beantwortet werden. Mögliche Themen und Anwendungsbereiche:

• Deep Learning für massive 3D-Punktwolken
• Analyse von Mobile-Mapping-Daten des Straßennetzwerkes einer Stadt
• Veränderungsanalyse und Veränderungsquantifizierung für mehrfach erfasste Stadtgebiete
• Parallelisierung und High-Performance-Computing für 3D-Punktwolken
• Datenkompression und räumliche Datenstrukturen
• Web-basierte Visualisierung und Service-basierte Infrastrukturen

…

Die Themen haben einen starken Bezug zu aktuellen Forschungsarbeiten und Projekten des Lehrstuhls. Grundlange ist ein bestehendes Framework für die Analyse und Visualisierung von 3D-Punktwolken, welches beim ersten Termin vorgestellt wird. Die genaue Auswahl von Themen zur Bearbeitung wird beim ersten Treffen am 16.10.2019 im Raum H-2.57 vorgestellt. Die Folien zu der Themenvorstellung stehen im Moodle zur Verfügung: moodle.hpi3d.de

Zu den Themen können im Anschluss des Seminars Masterarbeitsthemen, Beteiligung an Forschungsarbeiten sowie Tätigkeiten im Rahmen einer Anstellung als studentische Hilfskraft entstehen.

Voraussetzungen

Das Seminar richtet sich an Studierende in den Masterstudiengängen IT-Systems Engineering und Data Engineering. Kenntnisse der objektorientierten Software-Entwicklung, der Programmiersprachen C++ oder Python, sowie der Frameworks QT oder TensorFlow sind von Vorteil.

Leistungserfassung

Die Leistungspunkte werden erreicht, wenn die Studierenden:

• über das Thema 1 Konzeptvortrag abhalten,
• erfolgreich ein dem Thema entsprechendes Softwareentwicklungsprojekt (50%) planen und durchführen,
• erfolgreich die Grundlagen und Ergebnise in einer schriftlichen Ausarbeitung (4 Seiten) zusammenfassen (25%),
• über das Arbeitspaket bzw. einen ausgewählten Aspekt erfolgreich einen Abschlussvortrag (25%) halten.

Termine

Die Themen für das Seminar werden in der ersten Vorlesungswoche am 16.10.2018 um 13:30 Uhr im Raum H-2.57 vorgestellt. Für den weiteren Verlauf des Seminars werden individuelle Treffen mit den Betreuern vereinbart, für Zwischenstands- und Abschlussvorträge werden Termine in Absprache mit den Teilnehmenden festgelegt.

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