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Künstliche Intelligenz in der Straßenraumerfassung

Artificial intelligence for road asset management

  • Als Grundlage für die im Zuge der Verkehrswende anfallenden Planungs- und Entscheidungsprozesse werden aktuelle und digitale Daten des Straßenraums benötigt. Mobile-Mapping-Systeme sind in der Lage, solche raumbezogenen Daten schnell, genau und flächendeckend zu erfassen. Die anfallenden Datenmengen sind dabei jedoch erheblich und der Zeitaufwand für eine manuelle Analyse durch Personen mit entsprechender Expertise immens. Daher ist eine Automatisierung wünschenswert. Der vorliegende Beitrag gibt einen praxisbezogenen Überblick über Anwendungsmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz (KI) im Themenbereich Straßenraumerfassung. Aufbauend auf einer thematischen Einführung in Mobile Mapping und KI werden ausgewählte Anwendungen vorgestellt, bei denen KI-Ansätze typische Prozesse der Straßenraumdatenverarbeitung unterstützen und beschleunigen können.
  • As a basis for the planning and decision-making processes that arise in the process of the traffic transition, current and digital data of the road and its surroundings is needed. Mobile mapping systems are able to record such spatial data quickly, accurately and comprehensively. However, the amount of data is significant and the time required for manual analysis by experts is immense, so automation is desirable. This article gives a practical overview of possible applications for Artificial Intelligence (AI) in the field of road asset managment. After a short introduction to mobile mapping and AI, selected applications are presented in which AI approaches can support and accelerate typical processes of road space data processing.

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Metadaten
Author:Thorsten Naber, Maximilian Sesselmann, Ronny Stricker, Steffen Scheller, Nadine Stelling, Dirk Klose, Andreas GroßmannGND
ISSN:0039-2219
Parent Title (German):Straßenverkehrstechnik
Volume:65
Document Type:Article
Language:German
Year of Publication:2021
Identifier:Im Katalog der Hochschule Konstanz ansehen
Release Date:2022/01/31
Issue:12
First Page:896
Last Page:902
Institutes:Fakultät Bauingenieurwesen
Relevance:Keine peer reviewed Publikation (Wissenschaftlicher Artikel und Aufsatz, Proceeding, Artikel in Tagungsband)
Open Access?:Nein