Trainingsdaten

Für die automatisierte Analyse geometrischer Messdaten nutzen wir künstliche neuronale Netze (KNN), die wir für den spezifischen Anwendungsfall mithilfe eigener Trainingsdaten trainieren. Dabei setzen wir auf manuelle Annotierung für beste Analyseergebnisse. Für eine hohe Effizienz bei der Erstellung von Trainingsdaten nutzen wir eigens entwickelte Tools für die automatisierte Annotation von Punktwolken. Darüber hinaus erforschen wir den Einsatz synthetischer Trainingsdaten, um KNN noch effizienter trainieren zu können.