3D Urban Understanding

Door ontwikkelingen in remote sensing zijn er nieuwe mogelijkheden gekomen om de menselijke omgeving op grote schaal vast te leggen, in 3D en met veel details, en met automatische toevoeging van semantische informatie over wat elk object of oppervlak voorstelt (bijvoorbeeld een boom, een dak, terrein, etc.). Dergelijke informatie is van grote waarde als we inzicht willen krijgen in de huidige staat van een stedelijke omgeving.

In het 3DUU-lab willen we nieuwe methoden en technieken ontwikkelen om objecten in de echte wereld automatisch in 3D te herkennen en te modelleren voor grootschalige stedelijke omgevingen. Daarbij gaat het zowel om grotere objecten zoals gebouwen als kleinere zoals bomen, lantaarnpalen en verkeersborden.

In ons onderzoek gaan we gegevens uit verschillende bronnen combineren, zoals luchtfoto’s en laserscanners op voertuigen. Door middel van kunstmatige intelligentie willen we computers laten ‘leren’ en met ze ‘samenwerken’ om automatisch grote hoeveelheden stadsdata te verwerken en interpreteren. Deze data worden snel gereconstrueerd, gevisualiseerd en geannoteerd ter ondersteuning van ontwerp en planning.

Onze technieken zullen stedelijke modellen opleveren die rijk zijn aan semantische informatie en als input kunnen dienen voor simulaties om het effect van verschillende scenario’s te evalueren voor vraagstukken met betrekking tot bijvoorbeeld overstromingen, verkeer, energie, wind, vervuiling, en lawaai. Deze modellen kunnen ook belangrijke input leveren voor het karteren, lokaliseren en de verkeersanalyse bij onderzoek naar intelligente voertuigen.