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

Franz, Steffen ; Bittner, Timo ; Irmler, Robert ; Eller, Christian (2021):
KI-Methoden für die automatische Anreicherung von räumlich-semantischen Tatortmodellen. (Publisher's Version)
In: 31. Forum Bauinformatik : 11.–13. September 2019 in Berlin : Proceedings, pp. 183-190,
Darmstadt, Universitätsverlag der TU Berlin, 31. Forum Bauinformatik, Berlin, 11.-13.09.2019, ISBN 978-3-7983-3105-1,
DOI: 10.26083/tuprints-00019071,
[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: 2021
Creators: Franz, Steffen ; Bittner, Timo ; Irmler, Robert ; Eller, Christian
Origin: Secondary publication service
Status: Publisher's Version
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.

Journal or Publication Title: Forum Bauinformatik
Book Title: 31. Forum Bauinformatik : 11.–13. September 2019 in Berlin : Proceedings
Journal Volume: 31
Place of Publication: Darmstadt
Publisher: Universitätsverlag der TU Berlin
ISBN: 978-3-7983-3105-1
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.-13.09.2019
Date Deposited: 28 Sep 2021 12:21
DOI: 10.26083/tuprints-00019071
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/19071
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

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