mdfBIM

Multi-Source Data Fusion zur teilautomatisierten Generierung eines objektbasierten digitalen Bestandmodells von Infrastrukturanlagen für den Eisenbahnbetrieb

Project: Research

Participants

  • Katharina Klemt-Albert (Principal Investigator)
  • Timo Kaufmann (Project staff)

External collaborative partners

  • Leibniz University Hannover (lead)
  • Fraunhofer Institute for Physical Measurement Techniques (IPM) (Project partner)
  • MKP GmbH (Project partner)
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Details

Description

Die heterogenen Bestandsdaten im Bereich der Eisenbahninfrastruktur und die dazugehörige heterogene Ablagestruktur der vorhandenen Bestandsdaten in analogen, zweidimensionalen Plänen stellen eine schwierige Ausgangssituation für eine effiziente Bauwerksinstandhaltung dar. Im Projekt mdfBIM wird ein digitales, objektbasiertes Bauwerksmodell mit hoher geometrischer Genauigkeit und semantischem Informationsgehalt aus Befliegungsdatensätzen erstellt, welches als Grundlage für künftige Neu- und Umbaumaßnahmen genutzt werden kann. Dazu wird ein Prozessmodell nach BPMN-Standard zur Datenaufnahme und Datenhomogenisierung entwickelt. Ein zweigleisiger, elektrifizierter Streckenabschnitt mit mehreren Bauwerken unterschiedlichen Alters dient im Rahmen des Projekts als Prototyp. Das zusammengestellte Projektkonsortium verfügt bei einigen dieser Bauwerke über Bestandspläne, welche mit den IST-Daten der Befliegung verknüpft werden. Die Befliegung wird mit einer Drohne durchgeführt, die mit einem speziellen Kamerasystem ausgestattet ist, um eine georeferenzierte 3D-Punktwolke zu erstellen. Durch Methoden des Machine Learning werden aus den aufgenommenen 3D-Daten automatisiert 3D-­Objekte generiert. Das dadurch erstellte dreidimensionale, objektbasierte Bauwerksmodell wird im Anschluss mit Hilfe von Algorithmen zur Datenhomogenisierung mit den Bestandsdaten & -plänen verknüpft. Im Rahmen dieses Antrags soll die Machbarkeit validiert und das Automatisierungspotential der einzelnen Prozessschritte untersucht werden.

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AcronymmdfBIM
StatusFinished
Start/end date1 Jun 202031 Mar 2021

Funding

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