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原文传递 Neue Möglichkeiten in der Straßenzustandserfassung durch künstliche Intelligenz

题名：	Neue Möglichkeiten in der Straßenzustandserfassung durch künstliche Intelligenz
正文语种：	ger
作者：	Ronny Stricker;Börge Wasser
作者单位：	LEHMANN+PARTNER GmbH Schwerborner Straße 1 99086 Erfurt;Bundesanstalt für Straßenwesen Referat S5 - Zustandserfassung und -bewertung Brüderstraße 53 51427 Bergisch Gladbach
摘要：	Grundvoraussetzung für ein effektives Erhaltungsmanagement einer Straßeninfrastruktur ist die Kenntnis über deren Zustand. Dazu werden in Deutschland regelmäßig Oberflächenbilder der Bundesfernstraßen mit schnellfahrenden Messsystemen aufgenommen und hinsichtlich Fahrbahnschäden manuell ausgewertet. Der Auswer-teprozess ist sehr zeitintensiv und unterliegt einer subjektiven Bewertung durch den jeweiligen Auswerter. Zur Objektivierung und Beschleunigung dieses Vorgangs wurden in der Vergangenheit Ansätze unter der Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) verfolgt. Aktuell wurde im Rahmen eines Forschungsprojekts für die automatisierte Lokalisation und Klassifikation von Fahrbahnoberflächenschäden der Einsatz von neuronalen Netzwerken erprobt. Die vorliegende Arbeit stellt die dabei erzielten Ergebnisse für die automatisierte Auswertung von Oberflächenbildern der Fahrbahn vor. Neben der Segmentierungsleistung des vorgestellten Ansatzes wird auch die automatisierte Bewertung eines Teils der deutschlandweiten Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) der Bundesfernstraßen in den Jahren 2015/16 und 2017/18 betrachtet, um die Möglichkeiten zur automatisierten Bewertung zu untersuchen. Die zum Einsatz kommenden neuronalen Netzwerke liefern eine räumlich hochgenaue Beschreibung des Oberflächenbildes, welche genaue Aussagen über die Lage und die geometrischen Eigenschaften von Schäden und Objekten ermöglicht. Damit ergeben sich auch neue Möglichkeiten für die Betrachtung der zeitlichen Entwicklung von Schadstellen.
出版年：	2023
期刊名称：	StraBe und Autobahn
卷：	74
期：	6
页码：	460-470,440