Aktuelles

Der MDR berichtet im Thüringen Journal über den Klimakammerversuch von Sven Daubert und Mara Geske im Rahmen der BauSIM Konferenz an der Bauhaus-Universität Weimar.

Besuch einer Delegation des Verkehrsministeriums der Vereinigten Staaten (Federal Highway Administration) in Begleitung des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) im Rahmen des Global Benchmarking Programms zum Einsatz unbemannter Flugsysteme (UAS) zur Verbesserung von Planung, Wartung, Inspektion und Bau von Verkehrsinfrastruktur in den USA.

Raghu Varma Yarakaraju hält am 9. September 2022 um 15 Uhr im Rahmen seiner Masterverteidigung einen Vortrag zum Thema "Finding Image-to-Image Similarities in a Historic Humanities Corpus".

Vortrag im Rahmen der Bauhaus Summer School zur bildbasierten 3D-Modellierung und Anomalieerkennung mit unbemannten Flugsystemen (UAS) für die Virtualisierung, Visualisierung und Validierung von urbanen und strukturellen Gebäudereaktionen.

Vortrag über digitale Photogrammetrie und Laborbesichtigung für das Geomatik-Team auf dem Workshop "Environmental Risk Assessment and Mitigation on Cultural Heritage Assets in Central Asia" (ERAMCA) in Weimar.

Zur Open Lab Night 2022 öffnet das 3D Reality Capture Scan Lab (3ReCapSL) zum ersten Mal seine Türen für die Öffentlichkeit. Ausgestattet mit sorgfältig orchestrierter, hochmoderner Bildgebungstechnik wie hochauflösenden digitalen Systemkameras und Hochgeschwindigkeits-Videosensoren bietet 3ReCapSL einen Einblick in die Gegenwart und die Zukunft der bildbasierten 3D-Rekonstruktion von statischen und dynamischen Szenen, Bewegungs- und Deformationsfeldern. Während der OpenLab Night 2022 demonstrieren Wissenschaftler des Computer Vision Lab live die Anwendung aktueller Techniken auf dem Gebiet der präzisen und fotorealistischen 3D-Rekonstruktion. Gewinnen Sie einen Einblick in aktuellste Forschung und nutzen Sie die Gelegenheit um ein dreidimensionales Selfie mit mehr als 100 Kameras von sich anfertigen zu lassen.

Die Bedeutung von beweglichen Plattformen für die Bilderfassung - wie Mobiltelefone oder Drohnen - nimmt stetig zu. Die praktische Bildauflösung, die eine bewegte Kamera erreicht, ist jedoch in der Regel schlechter als die theoretisch mögliche Auflösung. Effekte wie Bewegungsunschärfe, Unschärfe, Rauschen und ungeeignete Kameraparameter können die Bildschärfe und damit die Fähigkeit, feine Strukturen darzustellen, deutlich verringern. In diesem Projekt wird die praktische Auflösung mit Hilfe eines Siemenssterns abgeschätzt und mit der Kamerabewegung in Beziehung gesetzt.

Moderne 3D-Rekonstruktions-Algorithmen ermöglichen eine Vielzahl von Applikationen zur Aufnahme von Geometrie in der realen Welt. Methoden auf der Grundlage des maschinellen Lernens werden dann benutzt um diese rekonstruierten 3D-Szenen zu sementieren und zu verstehen. Um diese Methoden anzulernen werden sehr große Mengen an gesäuberten, annotierten und kuratierten Daten benötigt, was eine mühsame und zeitaufwendige Aufgabe ist. In dem studentischen Projekt dieses Semesters werden Ansätze vorgestellt um große Mengen dieser 3D-Innenraum-Szenen synthetisch zu generieren. Die Datengrundlage bilden frei verfügbare CAD-Modelle aus denen geeignete Repräsentationen von Punktwolken, Nutzer-Beobachtungspunkte und textuelle Szenenbeschreibungen extrahiert werden.

Julian Steinhaußen hält am 12. Juli 2022 um 14 Uhr im Rahmen seiner Masterverteidigung einen Vortrag zum Thema "Deep Learning for Image Registration".

7. Tagung "Schule MIT Wissenschaft Thüringen" vom 30. Juni bis 2. Juli im Leonardo Hotel Weimar für Thüringer Lehrerinnen und Lehrer mit Drohnenvorführung und gemeinsamem Vortrag zur Prüfung alternder Infrastrukturbauwerkemit digitalen Technologien.