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KI-Methoden für die automatische Anreicherung von räumlich-semantischen Tatortmodellen

Franz, Steffen and Bittner, Timo and Irmler, Robert and Eller, Christian Sternal, Maximilian and Ungureanu, Lucian-Constantin and Böger, Laura and Bindal-Gutsche, Christoph (eds.) (2019):
KI-Methoden für die automatische Anreicherung von räumlich-semantischen Tatortmodellen.
Berlin, Universitätsverlag der TU Berlin, In: 31. Forum Bauinformatik, Berlin, 11.–13. September 2019, pp. 183-190, DOI: 10.14279/DEPOSITONCE-8763,
[Online-Edition: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/9730],
[Conference or Workshop Item]

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.

Item Type: Conference or Workshop Item
Erschienen: 2019
Editors: Sternal, Maximilian and Ungureanu, Lucian-Constantin and Böger, Laura and Bindal-Gutsche, Christoph
Creators: Franz, Steffen and Bittner, Timo and Irmler, Robert and Eller, Christian
Title: KI-Methoden für die automatische Anreicherung von räumlich-semantischen Tatortmodellen
Language: German
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.

Place of Publication: Berlin
Publisher: Universitätsverlag der TU Berlin
Uncontrolled Keywords: Tatortdokumentation, Maschinelle Lernmethoden, Augmented Reality, Bildverarbeitung
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences
13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute of Numerical Methods and Informatics in Civil Engineering
Event Title: 31. Forum Bauinformatik
Event Location: Berlin
Event Dates: 11.–13. September 2019
Date Deposited: 05 Nov 2019 07:04
DOI: 10.14279/DEPOSITONCE-8763
Official URL: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/9730
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Crime Scene Documentation, Machine Learning Methods, Augmented Reality, Image ProcessingEnglish
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