Abstract
Diese Masterthesis befasst sich mit der Erstellung von Punktwolken aus Stereovideo Bildsequenzen mittels Dense-Stereo-Matching auf der einen Seite und dem qualitativen Vergleich dieser Punktwolken miteinander. Anschließend erfolgt eine Gegenüberstellung mit Punktwolken aus Laserscandaten die ein Low-Cost-Laserscanner der Marke SICK LMS511 liefert.
Im ersten Abschnitt werden die theoretischen Grundlagen besprochen. Dies beinhaltet die Definition der eingesetzten Systeme und die für dieses Projekt wichtigen Parameter. Näher erklärt werden die Sensorplattform RoadSTAR, Mobile Mapping, Laserscannsysteme und das Kamerasystem.
Es erfolgt die Festlegung von Bewertungskriterien, um im praktischen Teil den Vergleich durchführen zu können.
Die verwendeten Programme VisualSFM, SURE und aSPECT3D werden erklärt und bezüglich ihrer Einsetzbarkeit zur Lösung der Fragestellung bewertet.
Der zweite, praktisch orientierte Teil befasst sich mit dem direkten Vergleich der Punktwolken. Um eine möglichst umfassende und fundierte Aussage treffen zu können werden drei verschiedene Straßenszenarien mit jedem Programm abgebildet und nach vordefinierten Kriterien beurteilt. Anschließend folgt der Vergleich mit der Laserscanpunktwolke.
Das Ergebnis des Programmvergleichs und der qualitativen Gegenüberstellung ist, dass die Software SURE am besten geeignet ist, um hochwertige Punktwolken aus Stereovideo Bildsequenzen zu generieren.
Abschließend werden zukünftige Einsatzmöglichkeiten der Ergebnisse diskutiert, die diese Arbeit als Grundlage nehmen.
Im ersten Abschnitt werden die theoretischen Grundlagen besprochen. Dies beinhaltet die Definition der eingesetzten Systeme und die für dieses Projekt wichtigen Parameter. Näher erklärt werden die Sensorplattform RoadSTAR, Mobile Mapping, Laserscannsysteme und das Kamerasystem.
Es erfolgt die Festlegung von Bewertungskriterien, um im praktischen Teil den Vergleich durchführen zu können.
Die verwendeten Programme VisualSFM, SURE und aSPECT3D werden erklärt und bezüglich ihrer Einsetzbarkeit zur Lösung der Fragestellung bewertet.
Der zweite, praktisch orientierte Teil befasst sich mit dem direkten Vergleich der Punktwolken. Um eine möglichst umfassende und fundierte Aussage treffen zu können werden drei verschiedene Straßenszenarien mit jedem Programm abgebildet und nach vordefinierten Kriterien beurteilt. Anschließend folgt der Vergleich mit der Laserscanpunktwolke.
Das Ergebnis des Programmvergleichs und der qualitativen Gegenüberstellung ist, dass die Software SURE am besten geeignet ist, um hochwertige Punktwolken aus Stereovideo Bildsequenzen zu generieren.
Abschließend werden zukünftige Einsatzmöglichkeiten der Ergebnisse diskutiert, die diese Arbeit als Grundlage nehmen.
| Original language | German |
|---|---|
| Qualification | Master of Science |
| Awarding Institution |
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| Supervisors/Advisors |
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| Award date | 23 May 2016 |
| Publication status | Published - 23 May 2016 |
UN SDGs
This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)
-
SDG 9 Industry, Innovation, and Infrastructure
Research Field
- Road Infrastructure Assessment, Modelling and Safety Evaluation
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