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A. Reiterer, M. Lehmann, M. Miljanovic, H. Ali, G. Paar, U. Egly, T. Eiter, H. Kahmen:
"Ein bildgestütztes 3D Deformationsmesssystem (An Image-Based 3D Deformation Measurement System)";
Poster: Pangeo 2008, Wien; 2008-09-22 - 2008-09-25; in: "Journal of Alpine Geology, Pangeo 2008", Mitt. Ges. Geol. Bergbaustud. Österr., 49 (2008), ISSN: 1563-0846; 87.

Die hochgenaue 3D Aufnahme und Überwachung von Objekten spielen zunehmend eine zentrale Rolle in der Industrie und Forschung. Neben der Verwendung von geotechnischen Messmethoden werden zur Beobachtung von gefährdete Objekte meist geodätische Messsysteme wie z.B. Tachymeter oder GPS verwendet. Bei tachymetrischen Methoden bedarf es der Nutzung von künstlichen Zielmarken um die auftretende Deformation zu erfassen.
In den letzten Jahren haben sich sowohl das Laser Scanning als auch bildgebende Tachymeter für die Beobachtung von Deformationen verstärkt in den Fokus des Interesses gesetzt. Vor allem letztere Methode bildet den Inhalt intensiver Forschung am Institut für Geodäsie und Geophysik der Technischen Universität Wien.
Durch den Einsatz solcher bildgebender Messsysteme kann auf die künstliche Signalisierung der relevanten Punkte verzichtet werden und die natürliche Textur für die Punktfindung verwendet werden. Dies hat den großen Vorteil, dass kein aktiver Eingriff in die Struktur des zu beobachtenden Objektes notwendig ist.
Am Institut für Geodäsie und Geophysik der Technischen Universität Wien wird seit mehrere Jahren an einem solchen optischen Deformationsmesssystem geforscht bzw. entwickelt. Diese interdisziplinäre Arbeit war Inhalt von mehreren erfolgreich durchgeführten Forschungsarbeiten und bildet den Kern des hier präsentierten Artikels.
Das System besteht aus einem bildgebenden Tachymeter und einem Laserscanner, welche durch eine umfangreiche Softwaresammlung gestützt werden.
Hauptziel der Entwicklung ist die (vollständige) Automatisierung des Mess- und Analyseprozesses. Die Lösung einer solchen hochkomplexen Aufgabe war nur durch den Einsatz neuer Techniken aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz möglich.
Ausgehend vom erfassten Bild, werden Bildpunkte und in weiterer Folge Punkte im Objektraum erfasst, welche durch geeignete Matchingverfahren mit Punkten aus vorangegangenen Messepochen zusammengeführt werden können. Zum Schluss kann neben einer klassischen Mehrepochenanalyse noch eine Klassifikation und in weiterer Folge eine Interpretation der Ergebnisse durchgeführt werden. Für all diese Teilschritte wurden Strategien bzw. Algorithmen entwickelt um einen automatisierten Messprozessablauf zu ermöglichen.
Der vorliegende Beitrag präsentiert das Messsystem und gibt einen Überblick über die entwickelte Messprozedur.

Project Head Alexander Reiterer:
i-MeaS - Ein intelligentes bildgestütztes Messsystem für die Überwachung von Felsstürzen