TenderWatch

← Zurueck zur Uebersicht

Schnell und einfach von den Geodaten zur 3D-Plattform awarded

Auftraggeber
Bundesrepublik Deutschland, vertreten durch das Bundesministerium des Innern und für Heimat, vertreten durch das Beschaffungsamt des BMI
Veroeffentlicht
21.01.2026
Frist
-
Art
can-standard
Geschaetzter Wert
-
Land
DE
Gewinner
HxGN Safety & Infrastructure GmbH
Auftragswert
496.200,00 EUR
Vergabedatum
26.11.2025
Region (NUTS)
DE712 (Hessen)
CPV-Codes
Wissenschaftliche und technische Dienstleistungen im Ingenieurwesen Technische Studien Entwicklung von Analyse-, Wissenschafts-, Mathematik- und Prognosesoftware Entwicklung von Datenbanksoftware Inhalte- oder Datenstandardisierung und -Klassifizierung
Quelle
ted_europa | Auf TED ansehen
Notice ID
44670-2026

Beschreibung

Ziel des Projektes ist es zu erforschen, in wie weit großflächig, robust und möglichst automatisiert Objekte aus mehreren Laserscan-Befliegungen abgeleitet werden können. Hierzu müssen Methoden der künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen. Weiterhin muss erforscht werden, in welchem Kontext die hieraus gewonnenen Daten weiterverwendet und in praktischen Anwendungen nutzbar gemacht werden können. Die Erledigung dieser Aufgaben erfolgt in Form von wissenschaftlichen Entwicklungsarbeiten, um die automatisierte Verwertbarkeit großflächiger 3D Punktwolken und deren potentiellen Anwendungen zu untersuchen. Die geplanten Entwicklungen dienen sowohl dem Projekt an sich, als auch anderen Aufgaben des BKG, wie z.B. der Verbesserung der regelmäßig anfallenden Produktaktualisierungen. Die Einbindung in die Entwicklungen rund um den Aufbau des Digitalen Zwillings Deutschland stehen dabei im Vordergrund. Die zu untersuchenden Forschungsfragen lassen sich wie folgt zusammenfassen: • Welche Objekte und Informationen lassen sich aus 3D Punktwolken zusätzlich zu den 8 DigiZ Klassen der unterschiedlichen Laserscan-Befliegungen ableiten? • Kann dies größtenteils automatisiert und mit welcher Genauigkeit erfolgen? • Welche Aussagen können über die Generalisierbarkeit der Algorithmen getroffen werden und wie kann eine möglichst hohe Generalisierbarkeit erreicht werden? • Welche Bedeutung haben zusätzliche Geo- oder Bilddaten sowie die Punktdichte für diese Verfahren? • Welche Rolle spielen die unterschiedlichen Befliegungen bzw. deren Eigenschaften wie Flughöhe, Aufnahmezeitpunkt, Laserscan Verfahren sowie die Punktdichte? • Wie können diese Algorithmen in das Vorhaben Digitaler Zwilling Deutschland möglichst effizient einfließen?