Scriptieprijs voor 3D reconstructie van gebouwmodellen

Nieuws - 16 december 2021 - Communication BK

Het reconstrueren van 3D-modellen van gebouwen is van cruciaal belang voor veel stedelijke toepassingen, zoals stadsplanning, analyse van het zonnepotentieel en, -simulatie van stedelijke stromen zoals wind en warmte. Toch is dit nog steeds een onbeantwoord probleem in het vakgebied van geo-informatie, remote sensing en aanverwante gebieden. Bestaande technieken vereisen laserscans van hoge kwaliteit als input. Dit brengt uitdagingen met zich mee voor de inwinning van data. Bovendien worden de gebouwmodellen in de bestaande platforms (zoals Google Earth) gerepresenteerd door veel driehoeken. Een dergelijke representatie is dus niet werkbaar voor de latere verwerking en toepassing.

De masterscriptie van Zhaiyu Chen richt zich op het reconstrueren van vereenvoudigde modellen van gebouwen met aanzienlijk minder vlakken, die toch de geometrie van een gebouw voldoende beschrijven. In zijn onderzoek stelt hij een nieuwe methodologie voor op basis van deep learning voor het reconstrueren van vereenvoudigde 3D gebouwmodellen uit puntenwolken. Deze modellen kunnen eenvoudig worden toegepast bij de digitalisering van de stedelijke omgeving. Dit is de eerste deep-learning methodologie voor de 3D reconstructie van stedelijke gebouwen uit puntenwolken. Hoewel deze studie zich richt op gebouwen in stedelijk gebied, kan de voorgestelde methode direct worden toegepast op andere objecten die bestaan uit vlakken. De onderzoeksresultaten dragen daarom niet alleen bij aan het gebied van geo-informatie en remote sensing, maar ook aan computervisie en grafische technieken in het algemeen.

Meer informatie

Zhaiyu Chen heeft onlangs de eerste prijs in ontvangst genomen in het kader van prestigieuze KNVI/KIVI Scriptieprijzen voor Informatica en Informatiekunde.
Hij kreeg de prijs voor zijn scriptie MSc Geomatic: Learning to Reconstruct Compact Building Models from Point Clouds.
Zhaiyu Chen is inmiddels onderzoeker bij de leerstoel 3D Geoinformation, Afdeling Urbanism. In februari 2022 zal hij met zijn PhD onderzoek starten aan de TUM (Duitsland).

/* */