{"id":9621,"date":"2020-08-24T11:54:11","date_gmt":"2020-08-24T09:54:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.business-geomatics.com\/bgx\/?p=9621"},"modified":"2020-08-24T11:54:11","modified_gmt":"2020-08-24T09:54:11","slug":"gutes-training-ist-alles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.business-geomatics.com\/gutes-training-ist-alles\/","title":{"rendered":"Gutes Training ist alles"},"content":{"rendered":"<p><em>Die Potsdamer Firma Point Cloud Technology (PCT) nutzt KI-Ans\u00e4tze f\u00fcr die Auswertung von 3D-Punktwolken. Dabei werden immer wieder neueste Forschungsans\u00e4tze zusammen mit dem Hasso-Plattner-Institut (HPI) entwickelt und erprobt.<\/em><\/p>\n<p>Ob ein Verkehrsschild an der Stra\u00dfenkreuzung, ein neu errichtetes Geb\u00e4ude oder ein Signalmast an einer Eisenbahnstrecke: Bei der Bestandsvermessung mit Hilfe von 3D-Punktwolken k\u00f6nnen verschiedenste Objekte erkannt und klassifiziert werden. Grundlage daf\u00fcr sind per 3D-Laserscanning beziehungsweise photogrammetrischer Messmethoden erfasste Datens\u00e4tze \u2013 was heutzutage per Drohne, Mobile Mapping oder flugzeugbasierten Verfahren zum Standard in der modernen Vermessung geh\u00f6rt.<\/p>\n<p>Doch f\u00fcr die Identifikation und Klassifikation dieser Objekte war bisher ein aufw\u00e4ndiges und oft manuell durchgef\u00fchrtes Verfahren notwendig. Zwar haben sich erste Ans\u00e4tze KI-basierter Analysen etabliert, doch diese erfordern meist eine aufw\u00e4ndige Vorprozessierung der Originaldaten und orientieren sich an sogenannten Heuristiken. Am HPI verfolgt man indes einen anderen Ansatz. Dieser wird mit den Begriffen von Deep Learning (DL) beziehungsweise Maschine Learning (ML) umschrieben und hat die Besonderheit, dass die Funktionalit\u00e4ten immer anhand eines Trainingsdatensatzes erprobt werden und dann im jeweiligen Anwendungsfall am realen Datensatz zur Anwendung kommen. Gro\u00dfer Unterschied ist dabei, dass bei dem DL\/ML-Ansatz immer die originalen Rohdaten herangezogen werden, ohne diese vorverarbeiten zu m\u00fcssen.<\/p>\n<p><strong>Training an echten Datens\u00e4tzen<\/strong><\/p>\n<p>DL\/ML-Ans\u00e4tze werden oft im Umfeld von Sprach- oder Textanwendungen erforscht. Eine der wesentlichen Leistungen am HPI ist es, diese f\u00fcr den Anwendungsfall von gro\u00dfen 3D-Punktwolken zu adaptieren, also einem inzwischen typischen Set an Geodaten, die per 3D-Laserscanning oder seit einigen Jahren auch via Photogrammetrie gewonnen werden. Die Grundannahme dabei: Je h\u00e4ufiger die Algorithmen trainiert werden und je unterschiedlicher die Datens\u00e4tze, die dabei genutzt werden, desto besser die Ergebnisse\u201c, sagt Dr. Rico Richter, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer von PCT. Ein konkretes Beispiel bei der Identifikation von Infrastrukturelementen aus 3D-Punktwolken von St\u00e4dten habe zum Beispiel gezeigt, dass die Algorithmen besser werden, wenn sie auf zwei Datens\u00e4tzen verschiedener St\u00e4dte trainiert werden \u2013 und zwar f\u00fcr beide St\u00e4dte gleicherma\u00dfen. Nutzt man nur einen Trainingsdatensatz, kommen bei gleichem Zeitaufwand schlechtere Ergebnisse dabei heraus. Dies stellt gewisserma\u00dfen einen ersten Praxiserfolg der Forschung dar, denn bisher ging man bei KI-Methoden eher davon aus, dass man f\u00fcr einen speziellen Anwendungsfall jeweils auch ein optimales Training entwickeln musste.<\/p>\n<div id=\"attachment_9622\" style=\"width: 1034px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-9622\" class=\"size-large wp-image-9622\" src=\"https:\/\/www.business-geomatics.com\/bgx\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/MobileMapping_v2-1024x552.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"552\" \/><p id=\"caption-attachment-9622\" class=\"wp-caption-text\">3D-Punktwolke eines Mobile-Mapping Scans klassifiziert in Objekte. Foto: Point Cloud Technology GmbH<\/p><\/div>\n<p>In der Forschung werden solche Ans\u00e4tze auch unter dem Begriff GeoAI zusammengefasst; er bezeichnet die Anwendung von DL\/ML, Data-Mining und High-Performance-Computing, um aus den Geodaten Wissen und Erkenntnisse zu gewinnen. Nun sind 3D-Punktwolken ungeordnete Daten, sie haben weder (hierarchische) Struktur noch besitzen sie semantische Informationsbestandteile. Der PCT-Ansatz sieht dies nicht als Schw\u00e4che, sondern im Gegenteil als St\u00e4rke. \u201eDie reine Datenmenge und die Detaillierung der Einzelpunkte beinhalten ein Maximum an potenzieller Information, die mit den Mittel der GeoAI gehoben werden kann\u201c, beschreibt Richter. Auch wenn 3D-Punktwolken oft auch inhomogen und fehlerbehaftet sind.<\/p>\n<p><strong>Einzelne Funktionen der GeoAI<\/strong><\/p>\n<p>Die Leistung von PCT liegt also darin, den Algorithmus \u201eim Training\u201c so fit zu machen, dass er dann im \u201eWettkampf\u201c, spricht bei der Anwendung der origin\u00e4ren Datens\u00e4tze, einen effektiven, zuverl\u00e4ssigen und fehlerfreien Auswerteworkflow als Ergebnis vorweisen kann. Ziel ist es, dass Trainingssystem weiter zu optimieren, um so verschiedene generisch anwendbare Algorithmen f\u00fcr die unterschiedlichen Anwendungen zu definieren \u2013 also beispielsweise einen f\u00fcr die Bestimmung der Vegetation, einen f\u00fcr Verkehrsschilder, oder einen f\u00fcr die Erkennung von Signalinfrastruktur bei Schienentrassen.<\/p>\n<p>\u201eWir fungieren dabei f\u00fcr unsere Kunden gewisserma\u00dfen als Entwicklungspartner\u201c, so Richter. Das Unternehmen f\u00fchrt die Analysen im eigenen Hause durch, die Kunden profitieren davon, dass PCT das Auswertungs-Know-how innerhalb der Algorithmen ausbaut. PCT greift dabei auf eine IT-Infrastruktur f\u00fcr High-Performance-Computing zur\u00fcck, die gewisserma\u00dfen die Kaderschmiede f\u00fcr KI-Standardapplikationen der Zukunft darstellt.<\/p>\n<p>Konkret werden bei dem DL\/ML-Ansatz verschiedene Funktionalit\u00e4ten entwickelt. Bei der Klassifizierung der einzelnen Punkte werden einzelne, oft fl\u00e4chenbezogene Attribute zugef\u00fcgt, etwa die lokale Dichte, Verteilung und Anordnung der Punkte in der lokalen Umgebung. Bei der Segmentierung und Objekterkennung k\u00f6nnen sinnvolle Bereiche der Punktwolke herausgel\u00f6st wer-den, da die Segmentierung neben geometrischen auch semantische Kriterien aus den Trainingsdaten heranziehen kann. Auch f\u00fcr die Formerkennung spielen die neuronalen Netzwerke des DL\/ML-Ansatzes eine entscheidende Rolle. Dabei kombinieren sie 2D- und 3D-orientierte Analysen, indem sie Formen aus verschiedenen \u201eSichten\u201c betrachten und so die Ergebnisse optimieren.<\/p>\n<p>Zusammengenommen erm\u00f6glichen die Funktionalit\u00e4ten eine automatisierte Objektklassifikation, die mit typischen 3D-Punktwolken im Bereich geografischer Analysen hohes Potential be-sitzt, etwa beim Mobile Mapping (Bilder oben) oder auch bei Innenraumaufnahmen (Bild unten). \u201eDamit schaffen wir es, generische Analysekomponenten zu realisieren, die f\u00fcr verschiedenste Anwendungen mit unterschiedlichen Datens\u00e4tzen hochwertige Ergebnisse liefern\u201c, so Richter. Dabei werden die Analysen jeweils f\u00fcr den origin\u00e4ren Datensatz der Anwendung konfiguriert. Dieser Service, den PCT durchf\u00fchrt, ist beliebig skalierbar und kann somit auf Datens\u00e4tzen beliebiger Gr\u00f6\u00dfenordnung durchgef\u00fchrt werden. \u201eDa die Rechenleistung f\u00fcr die Anwendung je nach Bedarf angepasst werden kann, liegen die Ergebnisse oft nahezu in Echtzeit vor, weshalb wir beispielsweise bereits Anwendungen mit Bedarf an tagesgenauen Auswertungen durchf\u00fchren konnten\u201c, beschreibt Richter. (sg)<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.pointcloudtechnology.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">www.pointcloudtechnology.com<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>3D-Punktwolke eines Mobile-Mapping Scans klassifiziert in Objekte. Foto: Point Cloud Technology GmbH<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Potsdamer Firma Point Cloud Technology (PCT) nutzt KI-Ans\u00e4tze f\u00fcr die Auswertung von 3D-Punktwolken. 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