Generative AR Floods

Studentische Projektleitung:

• Julian Wollesen, Medieninformatik (B.Sc.) 

Projektmitglieder:

• Sebastian Steiner, Medieninformatik (B.Sc.)
• Tammo Kriete, Medieninformatik (B.Sc.)

Betreuer:

• Prof. Dr. Philipp Lensing
• Jannis Gärtner

Starkregenereignisse nehmen durch den Klimawandel spürbar zu und können innerhalb weniger Minuten zu überfluteten Straßen führen. Für viele Menschen ist es jedoch schwer vorstellbar, wie hoch das Wasser bei einem solchen Ereignis tatsächlich steigen könnte – abstrakte Angaben wie „Wasserstand 30 Zentimeter“ bleiben oft ohne Bezug zur eigenen Umgebung. 

Genau hier setzt das Projekt GARF (Generative AR Floods) an. Ziel des studentischen Projektteams ist es, Starkregenszenarien direkt auf Fotos der eigenen Umgebung erlebbar zu machen.

Nutzer:innen fotografieren dafür mit dem Smartphone eine beliebige Straße, einen Hof oder eine andere Umgebung. Im Hintergrund wird dann unter anderem mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz eine digitale 3D-Umgebung generiert. Diese bildet die Grundlage dafür, das Wasser eines Starkregens realistisch in das Foto einzufügen.

So erkennt das System, welche Bereiche des Fotos bei einem bestimmten Regen- beziehungsweise Wasserstand überflutet wären. Aus dieser Berechnung entsteht ein realistisches Bild des Wassers, das direkt in das ursprüngliche Foto eingefügt wird – man sieht also genau die eigene Straße oder den eigenen Hof so, wie er bei Starkregen aussehen könnte.

Langfristig soll GARF Kommunen, Bildungseinrichtungen und Privatpersonen dabei unterstützen, das persönliche Risiko durch Starkregen für die eigene Umgebung besser einzuschätzen – greifbarer und verständlicher, als es abstrakte Angaben oder Karten leisten können.