Die vorgestellte Arbeit wird durch das Projekt F 248 ’Vom Laseraufmaß zum Stoffflussmanagement für Altbauten’ des Bayerischen Forschungsverbundes Abfallforschung und Reststoffverwertung, kurz BayFORREST, motiviert. Im Zuge dessen sollen für bestehende Bauten Produktmodelle erstellt werden. Dieser Vorgang setzt sich aus den Teilgebieten Laserscan und Bauteilidentifizierung zusammen. Die aus dem Laserscan erhaltenen Punktwolken werden in Volumenmodelle umgewandelt. Die automatisierte Bauteilidentifizierung soll diese Volumenmodelle zu den entsprechenden Bauteilklassen zuordnen. Diese Zuordnung kann auf verschiedene Arten beziehungsweise durch verschiedene Algorithmen erfolgen. Das Problem hierbei ist, dass es keine klar definierten Abgrenzungen zwischen den einzelnen Bauteilklassen gibt. Bei der Bauteilklassifizierung handelt es sich also um ein Problem der Mustererkennung. Zur Mustererkennung wurden bereits häufig und erfolgreich virtuelle neuronale Netze eingesetzt. Die Fähigkeit virtueller neuronaler Netze zur nichtlinearen Trennung von Klassenräumen sowie ihre Anwendbarkeit auf neue, unbekannte Daten sind viel versprechend in Bezug auf die vorliegende Problemstellung. Darum beschäftigt sich dieser Vortrag mit der Bauteilklassifizierung der 3DVolumenmodelle mit Hilfe virtueller neuronaler Netze. Es wird zunächst kurz auf die zugrunde liegende Theorie eingegangen. Nach der kurzen Vorstellung des verwendeten Programms erfolgen vorbereitende Tests und Beobachtungen des Verhaltens des Netzes bei einfachen, zur vorliegenden Problemstellung hinführenden Beispielen. Schließlich werden das Training des virtuellen neuronalen Netzes mit Hilfe der Daten bestehender Gebäude sowie seine Anwendbarkeit auf neue, untrainierte Daten analysiert und Probleme aufgezeigt. Zum Schluss werden Vorschläge zur Lösung der auftretenden Probleme gemacht.     «

Die vorgestellte Arbeit wird durch das Projekt F 248 ’Vom Laseraufmaß zum Stoffflussmanagement für Altbauten’ des Bayerischen Forschungsverbundes Abfallforschung und Reststoffverwertung, kurz BayFORREST, motiviert. Im Zuge dessen sollen für bestehende Bauten Produktmodelle erstellt werden. Dieser Vorgang setzt sich aus den Teilgebieten Laserscan und Bauteilidentifizierung zusammen. Die aus dem Laserscan erhaltenen Punktwolken werden in Volumenmodelle umgewandelt. Die automatisierte Bauteilidenti...     »