Aktuelle Projekte der AG Expertengestützte Datenanalyse und Qualitätsprozesse

  • 3D HydroMapper
    Im Rahmen des Verbundprojektes wird ein Messsystem zur Erfassung von Hafenbauwerken entwickelt. Ziel ist es, die Bausubstanz über und unter Wasser möglichst automatisiert, qualitätsgesichert und reproduzierbar mit einem hybriden Multi-Sensor-System zu erfassen. Die Bauwerksschäden sollen mittels Mustererkennungsmethoden automatisch erkannt und klassifiziert werden.
    Leitung: Ingo Neumann, Hamza Alkhatib
    Team: Frederic Hake
    Jahr: 2018
    Förderung: Förderprogramm für Innovative Hafentechnologien (IHATEC) unterstützt durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI)
    Laufzeit: 12/2018 - 11/2021
  • Bayesian adaptive robust adjustment of multivariate geodetic measurement processes with data gaps and nonstationary colored noise
    This research field aims at the development of a unified robust adjustment theory and of corresponding computationally efficient expectation maximization (EM) algorithms to handle outliers, data gaps, colored noise and cross-correlations within geodetic measurement series simultaneously. Various kinds of stationary and nonstationary Gauss-Markov models are investigated (see the figure below). To include given prior information for the unknown parameters, Bayesian models and inferential techniques are also devised. Applications include the geo-referencing of a static multi-sensor system and deformation monitoring of an arch bridge.
    Leitung: Boris Kargoll, Hamza Alkhatib, Jens-André Paffenholz
    Team: Boris Kargoll, Hamza Alkhatib, Jens-André Paffenholz, Alexander Dorndorf, Mohammad Omidalizarandi
    Jahr: 2018
    Förderung: DFG
    Laufzeit: 2018-2021
  • Analysis of the correlation structure of TLS point clouds
    An improved stochastic model for TLS observations is of main importance, particularly when the observations are used in least-squares adjustment. Indeed, the best unbiased estimates of unknown parameters in linear models have the smallest expected meansquared errors as long as the residuals are weighted with their true variance covariance matrix.
    Team: Gaël Kermarrec, Hamza Alkhatib
    Jahr: 2018
    Laufzeit: since 2018
  • Integre informationsbasierte Georeferenzierung
    Sowohl innerhalb geschlossener Räumlichkeiten mit komplexen räumlichen Strukturen (z.B. Bürogebäude) als auch in städtischen Umgebungen, mit einer Vielzahl an höheren Gebäuden, ist eine integre Georeferenzierung von kinematischen Multi-Sensor-Systemen (MSS) nur höchst aufwendig zu realisieren, da u.a. genaue und zuverlässige GNSS-Beobachtungen aufgrund von Abschattungen nicht zur Verfügung stehen. Echtzeitprozessierung oder hohe Genauigkeitsansprüche werden so nur sehr schwer erreicht.
    Leitung: Ingo Neumann
    Team: Sören Vogel
    Jahr: 2017
    Förderung: DFG-Graduiertenkolleg i.c.sens
    Laufzeit: seit 2017
  • Alternative Verfahren zur Modellierung von Unsicherheiten in ingenieurgeodätischen Prozessen
    Im Guide to the Expression of Uncertainty (GUM) wird eine Unterteilung der Unsicherheiten in zufällig und systematisch wirkende Einflüsse vorgeschlagen. Im Rahmen dieses Projekts sollen insbesondere die systematischen Unsicherheiten mit Hilfe von Fuzzy-, Bayes- und Monte Carlo-Verfahren ermittelt werden. In diesem Zusammenhang werden Laserscanning- und Wertermittlungsdaten untersucht.
    Leitung: Hamza Alkhatib, Ingo Neumann
    Team: Hamza Alkhatib
    Jahr: 2009
    Laufzeit: seit 2009