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Digitale Lehrmaterialien werden seit mehreren Jahren in den Hochschulen eingesetzt und eröffnen ganz neue Wege zur Vermittlung des Lehrstoffs. Die Erstellung dieser Lehrmaterialien kann allerdings je nach Art und Qualität sehr zeitintensiv sein und für Lehrende einen großen Mehraufwand bedeuten. Im Rahmen eines Kooperationsprojekts zur Erstellung von Lehrvideos für geotechnische Feld- und Laborversuche haben die Autoren dieses Beitrags allerdings die Erfahrung gemacht, dass das gemeinsame, hochschulübergreifende Erstellen von Lehrmaterialien viele Vorteile mit sich bringt. Dadurch inspiriert, führten die Autoren dieses Berichts eine Umfrage unter den deutschsprachigen Geotechnik-Lehrstühlen der (Technischen) Universitäten und (Fach-)Hochschulen durch. Nach drei Semestern, in denen Lehrveranstaltungen an den Hochschulen aufgrund der Corona-Pandemie überwiegend digital durchgeführt werden mussten, war es ein Ziel dieser Umfrage, den Bestand und den Einsatz digitaler Lehrmaterialien im Fachgebiet Geotechnik zu erheben. Ein weiteres Ziel war die Initiierung eines Netzwerks, in dem sich Geotechnik-Professorinnen und -Professoren zu Lehrthemen austauschen können und gemeinsam (digitale) Lehrmaterialien erstellen und nutzen. Der vorliegende Beitrag stellt das gemeinsame Lehrprojekt der Autoren vor, präsentiert die Ergebnisse der durchgeführten Umfrage und berichtet über die ersten Aktivitäten des neuen Netzwerks.
As part of a novel approach to automatic sewer inspection, this paper presents a robust algorithm for automatic flow line detection. A large image repository is obtained from about 50,000 m sewers to represent the high variability of real world sewer systems. Automatic image processing combines Canny edge detection, Hough transform for straight lines and cost minimization using Dijkstra's shortest path algorithm. Assuming that flow lines are mostly smoothly connected horizontal structures, piecewise flow line delineation is reduced to a process of selecting adjacent line candidates. Costs are derived from the gap between adjacent candidates and their reliability. A single parameter α enables simple control of the algorithm. The detected flow line may precisely follow the segmented edges (α = 0.0) or minimize gaps at joints (α = 1.0). Both, manual and ground truth-based analysis indicate that α = 0.8 is optimal and independent of the sewer's material. The algorithm forms an essential step to further automation of sewer inspection.