Assessment of computer vision methods in civil engineering

  • Visuelle Prüfungen stellen einen wesentlichen Bestandteil vieler Aufgaben im Bauwesen dar. Die Unterstützung durch Computer Vision kann Zeit sparen und Fehler minimieren. Diese Arbeit leistet daher einen Beitrag zu deren Etablierung im Bauwesen. Dazu werden maschinelle Lernverfahren hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit sowie ihrer benötigten Expertise diskutiert. Die vielversprechendsten Verfahren werden anschließend in verschiedenen Szenarien bezüglich ihrer Eignung für den Einsatz im Bauwesen evaluiert. Damit einhergehend wird die Erweiterung kleiner Datensätze durch synthetische Daten untersucht. Die gewählten Lernverfahren ermöglichen sowohl eine zuverlässige Objekterkennung als auch ein robustes Tracking. Darüber hinaus erweist sich die Anreicherung von Datensätzen mit synthetischen Daten sowohl für das Training von Lernverfahren als auch für deren Evaluation als vorteilhaft. So lässt sich die Detektionsleistung der Lernverfahren steigern und deren Evaluation unterstützen.

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Metadaten
Author:Marcel NeuhausenORCiDGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-92687
DOI:https://doi.org/10.13154/294-9268
Referee:Markus KönigORCiDGND, Christian KochORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2022/09/06
Date of first Publication:2022/09/06
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
Date of final exam:2022/05/23
Creating Corporation:Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
GND-Keyword:Bauwesen; Bewertung; Bildverarbeitung; Maschinelles Lernen; Computersehen
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Ingenieurinformatik im Bauwesen
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurbau, Umwelttechnik
faculties:Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht