Punktwolken aus der Luft und von mobilen Kartierungsplattformen sind im Geodatenbereich von entscheidender Bedeutung. Jüngste Forschungen zum Multi-View-Stereo-Matching und zur LiDAR-Sensortechnologie haben zu Daten geführt, die bemerkenswert genau, dicht und zuverlässig sind. Über die Bereitstellung geometrischer Kerninformationen hinaus sind Punktwolken für Aufgaben wie die Klassifizierung der Landnutzung und die 3D-Modellierung von grundlegender Bedeutung. Jüngste Fortschritte im Bereich des geometrischen Deep Learning haben die automatische Interpretation ungeordneter Punktesätze beschleunigt, so dass 3D-Darstellungen der Umgebung auf hohem Niveau, wie z. B. 3D-Gebäudemodelle, zunehmend zum Standard gehören.

Der 4. internationale Workshop über die Verarbeitung von Punktwolken versammelt Experten aus der Industrie, der Wissenschaft und den nationalen Vermessungsbehörden. Das Hauptaugenmerk des Workshops liegt auf der Verarbeitung, Auswertung und Interpretation von Punktwolken für Kartierungszwecke.

Auch unsere Gruppe nahm an diesem interessanten Format des technologischen und wissenschaftlichen Austauschs teil. Prof. Dorota Iwaszczuk präsentierte gemeinsame Forschungsergebnisse von Qipeng Mei, Kevin Qiu und Dimitri Bulatov mit dem Titel: Leveraging domain knowledge to refine deep-learning-based semantic segmentation of outdoor point clouds.

Zwei halbe Tage in Stuttgart, gefüllt mit Spitzenforschung, innovativen Implementierungen und lebhaften Diskussionen, waren inspirierend, förderten die Zusammenarbeit und brachten das Feld voran.

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