Praxis der Datenerfassung mit Drohnen für GIS und Vermessung

In der Vorbereitung zur Bauphase von Projekten ist die Visualisierung sowie die Erfassung tagesaktueller Naturstandsdaten ein gewichtiger Aspekt. Bilder von Online-Karten, die via Satellit oder Flugzeug erstellt wurden, können bis zu mehreren Jahren alt sein. Drohnen mit Kameras bestückt können Gebiete gezielt befliegen und nach anschließender Auswertung werden die Daten zur Vermessung und Visualisierung herangezogen. Mit Hilfe der drohnengestützten Photogrammmetrie werden so digitale Karten, Geländemodelle, 3D Modelle rasch und tagesaktuell generiert. Ein wesentlicher Faktor stellt die weitere Integration der Daten in Verwaltungssysteme dar. Die generierten Pläne können in einer Verwaltungssoftware und/oder einer GIS Software direkt verarbeitet werden. Der administrative Aufwand, bei der Verortung von Sachdaten, wird dabei nicht nur durch die Visualisierung erheblich verringert. Beispielsweise soll hier die Digitalisierung von Friedhöfen genannt werden, die durch diese Technologie kostengünstig und rasch realisiert werden kann. Die durch Drohnenbefliegung generierten 3D Volumenmodelle von Steinbrüchen sind nicht nur für Visualisierungen interessant, sondern die daraus gewonnenen Höhenschichtmodelle, digitalen Gelände- oder Oberflächenmodelle dienen auch Vermessungen und sind Behördenkonform. Die Befliegung mit Flugrobotern, mit anschließender photogrammetrischer Auswertung, bietet mit Orthofotos, 3D Modellen und Luftbildern meist eine kostengünstig Alternative gegenüber der terrestrischen Vermessung. Das verwendete uLFZ (unbemannte Luftfahrzeug) muss von der Flugsicherungsbehörde (ACG = Austro Control) für den Betrieb zugelassenen werden, sowie der Pilot die entsprechende Befähigung nachweisen

Umstieg vom Bachelor- auf das Masterstudium: Studierende im konsekutiven Masterstudium: Zusatzbericht der Studierenden-Sozialerhebung 2009 ; Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wissenschaft und Forschung (BMWF)

aus dem Inhaltsverzeichnis: Einleitung und Fragestellungen; Übergang vom Bachelor- auf das Masterstudium; Bachelorabschluss am Arbeitsmarkt; Bewertung des Bachelorstudiums; Zusammenfassung; Literatur; Überblick: Die Studierenden im konsekutiven Masterstudium; Überblick: Bachelor- und Masterstudierende im Vergleich

Online Estimation of Particle Track Parameters based on Neural Networks for the Belle II Trigger System

The Belle II particle accelerator experiment is experiencing substantial background from outside of the interaction point. To avoid taking data representing this background, track parameters are estimated within the pipelined and dead time-free level 1 trigger system of the experiment and used to suppress such events. The estimation of a particle track\u27s origin with respect to the z-Axis, which is along the beamline, is performed by the neural z-Vertex trigger. This system is estimating the origin or z-Vertex using a trained multilayer perceptron, leveraging the advantages of training to current circumstances of operation. In order fulfil the requirements set by the overall trigger system it has to provide the estimation within an overall latency of 5 us while matching a refresh rate of up to 31.75 for new track estimations. The focus of this contribution is this system\u27 current status. For this both implementation and integration into the level 1 trigger will be presented, supported by first data taken during operation as well as figures of merit such as latency and resource consumption. In addition its upgrade plan for the near future will be presented. The center of these is a Hough based track finding approach that uses Bayes theorem for training the weighting of track candidates. Characteristics of this system\u27s current prototypical implementation on FPGAs as well as present plants towards integration for future operation will be presented

Evaluierung des formelgebundenen Budgets der Universitäten: Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wissenschaft und Forschung (BMWF)

aus dem Inhaltsverzeichnis: Einleitung; Datenanalysen; Ergebnisse der qualitativen Interviews; Zusammenfassung und Handlungsempfehlungen; Anhang

The Event Timing Finder for the Central Drift Chamber Level-1 Trigger at the Belle II experiment

The level-1 trigger system of the Belle II experiment is designed to select physics events of interest with almost 100% efficiency for hadronic events. In terms of event timing decision, the level-1 trigger is required to have an accuracy of less than 10 ns. The Central Drift Chamber (CDC) level-1 trigger provides the event timing information as one of the level-1 timing sources. We developed the new algorithm to measure the event timing with an accuracy of about 10 ns based on the CDC hit timing. Two-dimensional charged track reconstruction by Hough transformation was utilized to reduce high background hits. We used a new-developed general-purpose FPGA board (Universal Trigger board 4) for this module for the first time. We report the performance of the new algorithm using e$^+$e$^−$ collision data collected in 2020

A 3D track finder for the Belle II CDC L1 trigger

Machine learning methods are integrated into the pipelined first level (L1) track trigger of the upgraded flavor physics experiment Belle II at KEK in Tsukuba, Japan. The novel triggering techniques cope with the severe background from events outside the small collision region provided by the new SuperKEKB asymmetric-energy electron-positron collider. Using the precise drift-time information of the central drift chamber which provides axial and stereo wire layers, a neural network L1 trigger estimates the 3D track parameters of tracks, based on input from the axial wire planes provided by a 2D track finder. An extension of this 2D Hough track finder to a 3D finder is proposed, where the single hit representations in the Hough plane are trained using Monte Carlo. This 3D finder improves the track finding efficiency by including the stereo sense wires as input. The estimated polar track angle allows a specialization of the subsequent neural networks to sectors in the polar angle