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dc.contributor.advisorJenke, Philipp-
dc.contributor.authorProtsch, Hugo-
dc.date.accessioned2025-06-12T09:35:13Z-
dc.date.available2025-06-12T09:35:13Z-
dc.date.created2024-07-26-
dc.date.issued2025-06-12-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12738/17746-
dc.description.abstractDiese Arbeit stellt ein System vor, das geometrische Primitive in der Umgebung des Nutzers auf mobilen Geräten ohne spezialisierte Tiefensensor-Hardware erkennt. Das System nutzt Tiefendaten von der Google ARCore Depth API, um eine Punktwolke zu erstellen. Um die Punktwolkeninformationen effizient in Echtzeit zu speichern und zu aktualisieren, wird eine eigens entwickelte Octree-Implementierung verwendet. Primitive werden innerhalb der Punktwolke mithilfe der RANSAC-Implementierung von [SWK07] erkannt. Die resultierenden Parametrisierungen der Primitive werden verwendet, um Dreiecksnetze ihrer konvexen Hüllen zu erzeugen. Diese Netze werden schließlich gerendert und in Echtzeit auf das Kamerabild überlagert, sodass der Nutzer sie in einer Augmented Reality (AR) Anwendung sehen kann.de
dc.description.abstractThis thesis presents a system that detects geometric primitive in the user's surroundings on mobile devices without specialized depth-sensing hardware. The system utilizes depth data from the Google ARCore Depth API to create a point cloud. To efficiently store and update the point cloud information in real-time, a custom octree implementation is employed. Primitives are detected within the point cloud using the RANSAC implementation by [SWK07]. The resulting parameterizations of the primitives are used to generate triangle meshes of their convex hulls. These meshes are finally rendered and overlayed onto the camera feed, accessible to the user through an Augmented Reality (AR) application.en
dc.language.isoenen_US
dc.subjectAugmented Reality (AR)en_US
dc.subjectOberflächenrekonstruktionen_US
dc.subjectPunktwolkenen_US
dc.subjectTiefenbilderen_US
dc.subjectExtraktion geometrischer Primitiveen_US
dc.subjectObjektrepräsentationen_US
dc.subjectMobile Anwendungenen_US
dc.subjectSurface Reconstructionen_US
dc.subjectPoint Cloudsen_US
dc.subjectDepth Mapsen_US
dc.subjectPrimitive Extractionen_US
dc.subjectObject representationen_US
dc.subjectMobile Applicationsen_US
dc.subject.ddc004: Informatiken_US
dc.titleDetecting Geometric Primitives in Depth Data from the Google ARCore Depth APIen
dc.typeThesisen_US
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
thesis.grantor.departmentFakultät Technik und Informatiken_US
thesis.grantor.departmentDepartment Informatiken_US
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburgen_US
tuhh.contributor.refereeZukunft, Olaf-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-213859-
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.publication.instituteFakultät Technik und Informatiken_US
tuhh.publication.instituteDepartment Informatiken_US
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
dc.type.thesisbachelorThesisen_US
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomainen_US
item.creatorGNDProtsch, Hugo-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeThesis-
item.advisorGNDJenke, Philipp-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1en-
item.cerifentitytypePublications-
item.creatorOrcidProtsch, Hugo-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
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