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Kocon, Kevin; Kuijper, Arjan [1. Gutachten]; Bormann, Pascal [2. Gutachten]

Progressives Indexieren von massiven Punktwolken mit Big-Data-Technologien

2021

Darmstadt, TU, Master Thesis, 2021

Aufgrund der steigenden Beliebtheit von Punktwolken und der genauer werdenden LiDAR Aufnahmeverfahren wachsen die Punktwolkengrößen exponentiell. Ein wichtiger, in dieser Thesis betrachteter Anwendungsfall, ist der Aufbau eines räumlichen Index für die Web-basierte Echtzeitvisualisierung. Bereits bei aktuellen Punktwolken dauert dieser zeitintensive Prozess mit derzeitigen Verfahren bis zu mehreren Tagen. In dieser Thesis werden zwei Ansätze vorgestellt, die die Indexierungsdauer deutlich reduzieren. Zum einen wird durch die Verwendung von Big-Data-Technologien und der daraus folgenden Skalierbarkeit eine Reduktion der Gesamtindexierungsdauer erreicht. Zum anderen werden durch einen progressiven Ansatz relevante Teilbereiche der Punktwolke sukzessiv indexiert, wodurch diese bereits vor dem Verarbeiten der gesamten Punktwolke visualisiert werden können. Als Big-Data-Technologien werden Apache Spark und Apache Cassandra verwendet. Die Grundvoraussetzung für die Verwendung von Spark bietet der implementierte Top-Down Ansatz, der den Indexierungsvorgang auf das Map-Reduce Schema abbildet. Für den progressiven Ansatz werden für den Nutzer relevante Teilbereiche der Punktwolke bestimmt und nacheinander verarbeitet. Die neu eingeführte Datenstruktur des hybriden Nested-Octree Gitters ermöglicht dafür unter Anderem das sukzessive Erweitern des räumlichen Index. Die Ergebnisse zeigen, dass bei horizontaler Hardwareerweiterung eine lineare Skalierbarkeit um den Faktor 0.58 gegeben ist. Dadurch konnten massive Punktwolken im Vergleich zu lokalen Anwendungen wie dem PotreeConverter 2.0, Schwarzwald oder Entwine deutlich schneller indexiert werden. Zusätzlich ist durch den progressiven Ansatz eine Visualisierung der aktuell vom Nutzer betrachteten Teile der Punktewolke schon nach einem Bruchteil der Gesamtverarbeitungsdauer möglich.

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Bormann, Pascal; Krämer, Michel

A System for Fast and Scalable Point Cloud Indexing Using Task Parallelism

2020

Smart Tools and Applications in computer Graphics - Eurographics Italian Chapter Conference

Eurographics Italian Chapter Conference - Smart Tools and Applications in computer Graphics (STAG) <2020, online>

We introduce a system for fast, scalable indexing of arbitrarily sized point clouds based on a task-parallel computation model.Points are sorted using Morton indices in order to efficiently distribute sets of related points onto multiple concurrent indexingtasks. To achieve a high degree of parallelism, a hybrid top-down, bottom-up processing strategy is used. Our system achievesa 2.3x to 9x speedup over existing point cloud indexing systems while retaining comparable visual quality of the resultingacceleration structures. It is also fully compatible with widely used data formats in the context of web-based point cloud visualization. We demonstrate the effectiveness of our system in two experiments, evaluating scalability and general performancewhile processing datasets of up to 52.5 billion points.

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Stockhause, Simon; Ritz, Harald [Referent]; Bormann, Pascal [Korreferent]

Generierung und Ordnung von Events in verteilten Systemen mit asynchroner Kommunikation

2020

Giessen, Technische Hochschule Mittelhessen, Bachelor Thesis, 2020

Der Trend der serviceorientierten Architekturen schafft das Bedürfnis, die Komplexität von verteilten Systemen fassen zu können. Viele bestehende Werkzeuge nutzen Logs und Metriken, um Schlussfolgerungen aus der Anwendung ziehen zu können. Allerdings bieten diese nur eingeschränkt die Möglichkeit, kausal zusammenhänge Events zu erfassen. In dieser Arbeit werden Konzepte zur Darstellung von Events und deren Ordnung in verteilten Systemen präsentiert. Diese werden in praxisnahen Anwendungen eingesetzt. Es wird gezeigt, inwiefern die erarbeiteten Konzepte die spezifizierten Anforderungen und Ziele erfüllen. Um die Eventgenerierung und ihre anschließende Ordnung zu gewährleisten, wird ein Datenmodell beschrieben. Es werden zwei Prototypen zur Kontextpropagierung vorgestellt. Zudem werden Visualisierungsansätze präsentiert, die die erhobenen Daten in ansprechender Form darstellen können. Die implementierte Kontextpropagierung bieten Erfahrungswerte, die für zukünftige Arbeit genutzt werden kann. Die Visualisierungsformen der Frame Galerie und des dreidimensionalen Flamengraphs bieten neue Perspektiven zur Darstellung von Tracingdaten.

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Bormann, Pascal; Gutbell, Ralf; Mueller-Roemer, Johannes

Integrating Server-based Simulations into Web-based Geo-applications

2019

Eurographics 2019. Short Papers

Annual Conference of the European Association for Computer Graphics (Eurographics) <40, 2019, Genoa, Italy>

In this work, we present a novel approach for combining fluid simulations running on a GPU server with terrain rendered by a web-based 3D GIS system. We introduce a hybrid rendering approach, combining server-side and client-side rendering, to interactively display the results of a shallow water simulation on client devices using web technology. To display water and terrain in unison, we utilize image merging based on depth values.We extend it to deal with numerical and compression artifacts as well as Level-of-detail rendering and use Depth Image Based Rendering to counteract network latency.