Hoffmann, André ; Skakuj, Marek
Hrsg.: Disser, Michael ; Hoffmann, André ; Kuhn, Luisa ; Scheich, Patrick (2021)
KI-basierte netzweite Aufnahme von sicherheitsrelevanten Parametern auf Grundlage der Zustandserfassung und -bewertung von Straßen.
32. Forum Bauinformatik. Darmstadt (09.09.2021-10.09.2021)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Die Grundsätze einer sicheren Straßengestaltung lassen sich aufgrund von vielfältigen Randbedingungen in der Planung nicht immer vollständig umsetzen. Hierdurch ergibt sich der Bedarf einer sicherheitstechnischen Analyse der Straßeninfrastruktur. Die Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) ist ein in Deutschland amtlich festgelegtes Untersuchungsverfahren von öff entlichen Straßen zur Ermittlung der Qualität des Straßennetzes und den damit verbundenen Unterhaltskosten. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, ob die bereits erhobenen Daten der ZEB zur automatisierten Erfassung von Indikatoren zur Bewertung der Verkehrssicherheit genutzt werden können: Die vorliegenden Rohdaten der ZEB sollen mit Methoden der Bildererkennung durchsucht werden. Hierfür werden bestehende Sicherheitsbewertungsmodelle sowie Methoden der künstlichen Intelligenz zur Erkennung von Zusammenhängen im Straßenraum dargestellt. Anschließend werden wichtige Modellparameter ausgewählt und gezeigt wie diese mit KI-Methoden erfasst und in das bereits vorhandene Datenmodell der ZEB integriert werden könnten.
Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
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Erschienen: | 2021 |
Herausgeber: | Disser, Michael ; Hoffmann, André ; Kuhn, Luisa ; Scheich, Patrick |
Autor(en): | Hoffmann, André ; Skakuj, Marek |
Art des Eintrags: | Bibliographie |
Titel: | KI-basierte netzweite Aufnahme von sicherheitsrelevanten Parametern auf Grundlage der Zustandserfassung und -bewertung von Straßen |
Sprache: | Deutsch |
Publikationsjahr: | 9 September 2021 |
Ort: | Darmstadt |
Buchtitel: | 32. Forum Bauinformatik |
Veranstaltungstitel: | 32. Forum Bauinformatik |
Veranstaltungsort: | Darmstadt |
Veranstaltungsdatum: | 09.09.2021-10.09.2021 |
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Kurzbeschreibung (Abstract): | Die Grundsätze einer sicheren Straßengestaltung lassen sich aufgrund von vielfältigen Randbedingungen in der Planung nicht immer vollständig umsetzen. Hierdurch ergibt sich der Bedarf einer sicherheitstechnischen Analyse der Straßeninfrastruktur. Die Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) ist ein in Deutschland amtlich festgelegtes Untersuchungsverfahren von öff entlichen Straßen zur Ermittlung der Qualität des Straßennetzes und den damit verbundenen Unterhaltskosten. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, ob die bereits erhobenen Daten der ZEB zur automatisierten Erfassung von Indikatoren zur Bewertung der Verkehrssicherheit genutzt werden können: Die vorliegenden Rohdaten der ZEB sollen mit Methoden der Bildererkennung durchsucht werden. Hierfür werden bestehende Sicherheitsbewertungsmodelle sowie Methoden der künstlichen Intelligenz zur Erkennung von Zusammenhängen im Straßenraum dargestellt. Anschließend werden wichtige Modellparameter ausgewählt und gezeigt wie diese mit KI-Methoden erfasst und in das bereits vorhandene Datenmodell der ZEB integriert werden könnten. |
Freie Schlagworte: | Datenaufnahme, Machine Learning, Computer Vision, Verkehrssicherheit |
Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen |
Hinterlegungsdatum: | 15 Sep 2021 08:32 |
Letzte Änderung: | 08 Feb 2023 10:16 |
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