@inproceedings{SchleinkoferSchaefervanTreecketal.,
  author    = {Schleinkofer, Matthias and Sch{\"a}fer, T. and van Treeck, Christoph and Rank, Ernst},
  title     = {VOM LASERSCAN ZUM PLANUNGSTAUGLICHEN PRODUKTMODELL},
  editor    = {G{\"u}rlebeck, Klaus and K{\"o}nke, Carsten},
  organization    = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.3015},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20170327-30159},
  pages     = {18},
  abstract  = {Im Bereich der Altbausanierung und der Bestandserfassung im Bauwesen ist es h{\"a}ufig notwendig, bestehende Pl{\"a}ne hinsichtlich des Bauwerkszustandes zu aktualisieren oder, wenn diese Pl{\"a}ne nicht (mehr) zug{\"a}nglich sind, g{\"a}nzlich neue Planunterlagen des Ist-Zustandes zu erstellen. Ein komfortabler Weg, diese Bauwerksdaten zu erheben, er{\"o}ffnet die Technologie der Laservermessung. Der vorliegende Artikel stellt in diesem Zusammenhang Ans{\"a}tze zur Teilautomatisierung der Generierung eines dreidimensionalen Computermodells eines Bauwerkes vor. Als Ergebnis wird ein Volumenmodell bereitgestellt, in dem zun{\"a}chst die geometrischen und topologischen Informationen {\"u}ber Fl{\"a}chen, Kanten und Punkte im Sinne eines B-rep Modells beschrieben sind. Die Objekte dieses Volumenmodells werden mit Verfahren aus dem Bereich der k{\"u}nstlichen Intelligenz analysiert und in Bauteilklassen systematisch kategorisiert. Die Kenntnis der Bauteilsemantik erlaubt es somit, aus den Daten ein Bauwerks-Produktmodell abzuleiten und dieses einzelnen Fachplanern - etwa zur Erstellung eines Energiepasses - zug{\"a}nglich zu machen. Der Aufsatz zeigt den erfolgreichen Einsatz virtueller neuronaler Netze im Bereich der Bestandserfassung anhand eines komplexen Beispiels.},
  subject      = {Architektur <Informatik>},
  language  = {de}
}