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Die automatische Interpretation und Rekonstruktion detaillierter urbanen Strukturen ist ein aktuelles noch offenes Forschungsgebiet. Insbesondere bei schwachen Beobachtungen gestaltet sich diese Aufgabe als schwierig. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes werden Reasoning-Ansätze sowie maschinelles Lernen eingesetzt, um detaillierte Modelle aus nicht unbedingt voll beobachteten Objekten herzuleiten. Hierfür werden Modellvorwissen in Form von Verteilungen zusammen mit architektonischen Mustern als Constraints stark eingesetzt. Zur Modellierung und Propagierung von Unsicherheit kommen graphische und relationale Modelle zum Einsatz.