Mit unserer Arbeit adressieren wir drei Forschungsrichtungen:
Erstens wollen wir die Darstellung, Visualisierung und das Verständnis großer Mengen von Erfassungsdaten erleichtern, die mit den heute aufkommenden Technologien, wie hochauflösenden Laserscannern oder mobiler Kartierung, in immer höherer Detailgenauigkeit erzeugt werden.
Zweitens erforschen wir Methoden, um diese hochauflösenden Daten rechnerisch zu verstehen, indem wir eine Semantik ableiten, die uns die Möglichkeit gibt, die Größe der Daten zu reduzieren und sie gleichzeitig sinnvoller zu machen. Die vereinfachten Daten können wir mit Simulationen anreichern, wie z.B. thermische Komfortsimulation oder Lichtsimulation für Energieplanung und hochwertige Lichtplanungslösungen.
Letztendlich wollen wir interaktive Systeme aufbauen, die alle relevanten räumlichen und nicht-räumlichen Informationen integrieren, um Expertinnen und Exptern bei der Planung, Analyse und beim Treffen von informierten Entscheidungen zu unterstützen.
Unser Ziel ist es, qualitativ hochwertige Forschung zu betreiben, die auf internationalen wissenschaftlichen Konferenzen veröffentlicht wird, aber auch unseren Unternehmenspartnern und Kundinnen und Kunden Innovationen bringt.
In den folgenden Unterlagen finden Sie die wichtigsten Informationen zur Software-Plattform GEARViewer und dem Visualisierungs-Tool PRo3D:
Head of Geospatial Visualization, Semantic Modelling, and Acquisition, Geospatial Visualization, Semantic Modelling and Acquisition
ortner(at)vrvis.at +43 1 908 98 92 521Hinter smarten Lösungen und innovativer Software stehen immer intelligente und motivierte Menschen. Lernen Sie das Team kennen.
Geospatial Visual Analyse
3D-Interaktionsmethoden
GPU-beschleunigte Visualisierung und Berechnung
Verarbeitung von geografischen Daten für die Echtzeitdarstellung
Geografische Projektionssysteme- BIM-Schnittstellen und Standards
Semantische Modellierung
Planetenforschung
interaktive Lichtsimulation
Mithilfe des 3D-Drucks ("Additive Manufacturing") können Ersatzteile für schadhafte Züge schneller und günstiger hergestellt werden - ein großes Potenzial für die klimaschonende Zukunft und kürzere Ausfallzeiten.
Gemeinsam mit Rhomberg Bau GmbH und convex ZT GmbH entwickelt das VRVis ein Konzept für den Einsatz des Roboterhundes "Spot" von Boston Dynamic für eine autonome, immersive Baustellendokumentation.
Das Forschungsziel von AMASE ist die Entwicklung von Werkzeugen und Methoden zur Aufnahme, Verarbeitung, Visualisierung und Manipulation heterogener, großräumiger Geodaten, bei welchen es sich um die ständig aktualisierte Darstellung der realen Welt in Form eines sich entwickelnden digitalen Zwillings handelt.
Das Hauptziel dieses Projekts ist es, eine zuverlässige Entscheidungshilfe für große Infrastrukturprojekte zu ermöglichen, indem Lösungen für eine kollaborative visuelle Analyse von digitalen Zwillingen bereitgestellt werden.
Das Ziel des strategischen Projekts ARCS ist der Entwurf von Software-Architekturen, die interaktive Visualisierungssysteme in die Lage versetzen, große Mengen und Geschwindigkeiten räumlicher und damit verbundener nicht-geometrischer Daten aufzunehmen.
Im Projekt "Mars-DL" wird erforscht, wie ein Deep Learning-System durch Objekt- und Mustererkennung die Arbeit von Planetenforscherinnen und -forschern unterstützen kann. VRVis hat für dieses Projekt die Funktionalität von PRo3D erweitert, um Shatter Cone-Trainingsbilder automatisch zu rendern.
MINERVA ist ein integriertes Framework für die Planetenforschung, das es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus verschiedenen Teams ermöglicht, in virtuellen Arbeitsbereichen zusammenzuarbeiten.
Visuelle Analyse der Ablenkung eines Asteroiden.
In diesem Projekt werden Werkzeuge und Methoden zur Handhabung, Verwaltung, Manipulation und Bewertung mehrerer unterschiedlicher Datenquellen für Messungen und Lichtplanungen entwickelt.
Um die Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung von Glasartikeln zu automatisieren, entwickeln wir in diesem Projekt neue Methoden aus dem Bereich der visuellen Analytik und des maschinellen Lernens.
Forschungsprojekt zu leistungsfähigen Visualisierungsmethoden zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bei komplexen Infrastrukturprojekten, insbesondere im Tunnel-, Eisenbahn- und Straßenbau.
Visualisierung und visuelle Analyse von hochauflösenden Oberflächenrekonstruktionen für verschiedene Anwendungsbereiche, wie Tunnelmonitoring, archäologische Ausgrabungen oder Änderungsmanagement von Kulturerbe-Gebäuden.
Digitale Darstellungen der realen Welt und digitale Zwillinge werden für die Planung, Lagebeurteilung und Entscheidungsfindung immer wichtiger.
Unterstützung für die Planetenforschung: Visuelle Analyse von Rekonstruktionen der Mars-Oberfläche und Ansichtsplanung für Rover-Kamerainstrumente.
Virtuelle Erkundung und geologische Analyse von rekonstruierten Marsoberflächen und Gesteinsaufschlüssen.
Ein visuelles Werkzeug für eine kombinierte stratigraphische und zeitliche Dokumentation und Interpretation von Grabungsprojekten.
Strategische Forschung in skalierbarem, semantischem Rendering.
Planetare Robotik Vision-Datenauswertung.
Untersuchung von Techniken, die eine nahtlose Analyse von Ensemble-Daten mit mehreren Detaillierungsgraden ermöglichen.
Eine nahtlose visuelle Analyse von Daten mit 3D-Geometrie, relationalen Informationen und multivariaten Attributen.
Algorithmen zur Verbesserung der visuellen Analyse von Oberflächenrekonstruktionen.
Hochwertige Beleuchtungssimulation erfordert eine dynamische, interaktive, realistische Echtzeit-Beleuchtungssimulation für verschiedene komplexe architektonische Umgebungen.
Visuelle Analytik für Modellierung und Simulation: Verbesserung von Simulationsaufbau und Entwurfsszenarien mit Werkzeugen und Methoden der Visual Analytics.
Entscheidungsunterstützungssysteme und 3D-Visualisierungstechnologien für den Tunnelbau.
