Über ARC-D2
Bundesautobahnen und autobahnähnliche Straßen sind für Deutschland ein entscheidender Wirtschaftsfaktor. Damit das Straßennetz von über 13.000 km den täglichen Anforderungen standhält, muss es regelmäßig instandgehalten und modernisiert werden. Aktuell gibt es keine automatisierte, Video-basierte Erfassung von Bestands- und Zustandsdaten in diesem Straßenumfeld. Eine aktuelle Datenbasis und automatisierte Einschätzung der Qualität einzelner Streckenabschnitte ist wichtig, um etwa früh geeignete Instandsetzungsmaßnahmen einzuleiten und kostenintensive Langzeitschäden zu verhindern.
Ziel des Projektes ist es, eine KI-basierte Anwendung für das automatische Erfassen von Bestands- und Zustandsdaten im Straßenumfeld zu entwickeln, die einfach in bestehende Standardsysteme zu integrieren ist. Die Projektpartner Palaimon GmbH und die Universität Kiel (AG Intelligente Systeme, Prof. Tomforde) entwickeln in dem Projekt eine KI für den Abgleich von Straßenzuständen (Anomaly Detection) und das Erkennen von Objekten (Object Detection) auf Basis von Video-Daten.
Zusammen mit den assoziierten Partnern – der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt), dem Ministerium für Verkehr des Landes Nordrhein- Westfalen, dem Ministerium für Infrastruktur und Digitales Sachsen-Anhalt und dem sächsischen Staatsministerium für Wirtschaft, Arbeit und Verkehr – werden die Anforderungen an ein Zustands-monitoring und benötigte Daten für die Entwicklung der KI-Modelle definiert. Daraufhin werden verschiedene Machine-Learning-Modelle trainiert und die Algorithmen problemspezifisch erweitert.
Verbundkoordinator
Palaimon GmbH
Projektpartner
Palaimon GmbH, Berlin
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Kiel