Hoffmann, Andre ; Skakuj, Marek (2022)
KI-basierte Aufnahme sicherheitstechnischer Indikatoren auf freien Strecken von Landstraßen und abschnittsbasierte Integration zur Ableitung von Defiziten.
33. Forum Bauinformatik. München (07.-09.09.2022)
doi: 10.14459/2022md1686600
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Im Zuge des „Vision Zero“ Ansatzes der Bundesregierung sollen vermehrt präventive Verfahren zur Anwendung kommen, welche die Straße auf Grund von sicherheitsrelevanten indikativen Elementen bewerten. Im vorliegenden Paper soll ein Ansatz gezeigt werden, der es erlaubt auf Grundlage der Streckenbilder der ZEB und der zugehörigen Meta- und Stammdaten zur sicherheits- technischen Bewertung relevante Größen abschnittsweise integriert bereitzustellen. Die Streckenbilder der ZEB werden hierbei mit Faltungsnetzen zur Erkennung der Fahrstreifenposition und Art, der Position der passiven Schutzeinrichtung, der Vegetation im Seitenraum sowie Verkehrsschildern, welche Geschwindigkeitsgebote sowie Gefahrenschilder umfassen, durchsucht. In mehrstufigen Pipelines werden sicherheitsrelevante Indikatoren und Defizite aus den erkannten physischen Objekten abgeleitet. Zur Demonstration werden die erkannten Defizite an einer Unfallstelle analysiert.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2022 |
| Autor(en): | Hoffmann, Andre ; Skakuj, Marek |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | KI-basierte Aufnahme sicherheitstechnischer Indikatoren auf freien Strecken von Landstraßen und abschnittsbasierte Integration zur Ableitung von Defiziten |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | September 2022 |
| Ort: | München |
| Buchtitel: | Proceedings of 33. Forum Bauinformatik |
| Veranstaltungstitel: | 33. Forum Bauinformatik |
| Veranstaltungsort: | München |
| Veranstaltungsdatum: | 07.-09.09.2022 |
| DOI: | 10.14459/2022md1686600 |
| URL / URN: | https://mediatum.ub.tum.de/1686600 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Im Zuge des „Vision Zero“ Ansatzes der Bundesregierung sollen vermehrt präventive Verfahren zur Anwendung kommen, welche die Straße auf Grund von sicherheitsrelevanten indikativen Elementen bewerten. Im vorliegenden Paper soll ein Ansatz gezeigt werden, der es erlaubt auf Grundlage der Streckenbilder der ZEB und der zugehörigen Meta- und Stammdaten zur sicherheits- technischen Bewertung relevante Größen abschnittsweise integriert bereitzustellen. Die Streckenbilder der ZEB werden hierbei mit Faltungsnetzen zur Erkennung der Fahrstreifenposition und Art, der Position der passiven Schutzeinrichtung, der Vegetation im Seitenraum sowie Verkehrsschildern, welche Geschwindigkeitsgebote sowie Gefahrenschilder umfassen, durchsucht. In mehrstufigen Pipelines werden sicherheitsrelevante Indikatoren und Defizite aus den erkannten physischen Objekten abgeleitet. Zur Demonstration werden die erkannten Defizite an einer Unfallstelle analysiert. |
| Freie Schlagworte: | KI, Machine Learning, Verkehrssicherheit, Zustandserfassung |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen |
| Hinterlegungsdatum: | 28 Sep 2022 09:18 |
| Letzte Änderung: | 28 Sep 2022 13:50 |
| PPN: | 499758447 |
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