Auf der Plattform von Point Cloud Technology lassen sich aus Zeitreihen von 3D-Punktwolken automatisch Änderungen erkennen und berechnen.
Auswertung von 3D-Punktwolken einer Baustelle: Die Klassifikation einschließlich der farblichen Kodierung erfolgt automatisch durch die Plattform von Point Cloud Technology. Zudem können verschiedene Messungen direkt in den Daten durchgeführt werden. Die 3D-Punktwolken wurden von der Firma Aerowest erfasst. Foto: Point Cloud Technology
Das enorme Potenzial von 3D-Punktwolken hat sich inzwischen auf breiter Ebene durchgesetzt. Heute werden Verkehrswege, Infrastruktur, Baustellen oder Tagebauten nicht mehr nur einmal im Bestand erfasst, sondern regelmäßig – in immer kleineren Abständen. Es entstehen nicht nur Digitale Zwillinge, sondern ganze Zeitreihen von umfassenden 3D-Dokumentationen.
Ein enormer Datenschatz – aber wie hebt man diesen in der Praxis? Eine manuelle Auswertung stößt schnell an ihre Grenzen und wird dem Datenpotenzial bei Weitem nicht gerecht. Dabei sind entsprechende Werkzeuge für die Massenauswertung bereits am Markt verfügbar. In der Branche hat sich vor allem das Berliner Unternehmen Point Cloud Technology GmbH einen Ruf gemacht. Dessen Kernkompetenzen liegen in der KI-basierte Analyse und der performanten, Cloud-basierten Visualisierung von 3D-Punktwolken. Gerade vor dem Hintergrund des stark wachsenden Datenaufkommens zeigen sich die Stärken dieses Auswerte-Verfahren.
Daten der Punktwolken endlich produktiv nutzen
Konkret geht es darum, dass innerhalb eines automatischen Auswerteverfahrens erkannt wird, wo sich an der Baustelle etwas verändert hat und wie sich dies qualitativ bewerten lässt. Ein wichtiger Anwendungsfall ist die Mengenermittlung bei Erdarbeiten, die die Grundlage für Abrechnungen darstellt. „Die Plattform kann genau erkennen, wieviel Erde wo im Zeitraum zwischen den Aufnahmen bewegt worden ist“, beschreibt Geschäftsführer Rico Richter. Allein anhand solch konkreter Anwendungen würden Nutzer sofort den Mehrwert der Punktwolkenplattform erkennen. „Häufig steht ja bei vielen zunächst die Frage im Raum, wie sie die neuen Datenmengen überhaupt produktiv nutzen können“, so Richter.
Beispiele für Anwendungen
- Laserscanning, LiDAR, Photogrammetrie
- Stadtplanung und -entwicklung
- Infrastrukturüberwachung und -analyse
- Digitale Archäologie und Erhaltung des kulturellen Erbes
- Luftgestützte, UAV-gestützte, mobile und terrestrische Kartierung
Diese Haltung ist auch einfach erklärbar. Punktwolken umfassen meist große Datenmengen und nicht jeder Anwender erkennt sogleich, dass sie über Cloud-Dienste performant verfügbar gemacht werden können. Genau dies ist eine der hervorstechenden Merkmale der PCT-Plattform, mit der man Punktwolken ohne Größenbeschränkung verwalten kann, die Hunderte von Milliarden Datenpunkten beinhalten (können). Das heißt auch, die Analyse basiert auf dem Datenbestand mit der größtmöglichen Informationstiefe.
Wichtige Punkte seien zudem die hohe Datensicherheit sowie der nicht zu unterschätzende Fakt, dass Anwender sich keine eigene Speicherplattform für die Daten anschaffen müssen. „Die Dienste sind auch einfach und reibungslos auf beliebigen mobilen Geräten nutzbar“, so der Geschäftsführer.
Fortführung und Aktualisierung erfolgt dabei inkrementell, das heißt die Plattform führt im Hintergrund automatisch die Auswertungen durch und visualisiert etwa Änderungen intuitiv, beispielsweise mit Farbschemas. „Bauleiter sehen so beispielsweise sofort, wo überall auf der Baustelle etwas passiert“, so Richter. Heutzutage wird bei Baustellen ab einer gewissen Größenordnung der Baufortschritt wöchentlich oder gar in noch kürzeren Abständen erfasst, wodurch ein solches Tool allein zum Management der Daten unablässig sei.
Größtmögliche Datendichte nutzen
Ebenso ist die Software in der Lage, kundenspezifische Anforderungen abzudecken und so beispielsweise ganz bestimmte Änderungen zu identifizieren. Der Kunde legt eine Referenzgeometrie fest, dies kann beispielsweise die letzte Aufnahme sein, wodurch die Software dann die Abweichungen berechnet. Das alles geschieht auf Basis des originären Datensatzes mit seiner vollen Informationsdichte. Im Gegensatz zu anderen Verfahren werden hier keine (vermeintlich einfach auswertbaren) Zwischenprodukte wie etwa Kacheln generiert, um so an Performanz zu gewinnen.
Dies kann auch im sicherheitsrelevanten Kontext geschehen – so sind etwa Hangrutschungen oder Absenkungen schnell erkennbar. Was die User auch immer wieder erstaunt, ist die schnelle Anzeige von Analyseergebnissen, die Visualisierung geschieht nahezu in Echtzeit“, so Richter. Die Ergebnisse lassen sich also ad-hoc kommunizieren.
Ebenso können alle gängigen Dateiformate importiert und exportiert werden. Die Software- as-a-service-Plattform bietet unterschiedlichste Features zum Speichern, Zugreifen und Verwalten von Punktwolken. Die Punktwolken-Analyse-Engine ermöglicht eine automatische Klassifizierung von Objekten. Die Visualisierung erfolgt in Echtzeit und unabhängig vom Endgerät, auch in 4D, also mit der zeitlichen Analyse. (sg)