TY  - JOUR
A1  - Fazekas, Andreas
A1  - Becker, Christoph
A1  - Schmitt, Dominik
A1  - Sammet, Jennifer
A1  - Hiller, Johannes
A1  - Cziudai-Sonntag, Felix
A1  - Lehan, Anne
A1  - Bednorz, Jennifer
A1  - Anastassiadou, Kalliopi
A1  - Nazaretyan, Vardan
A1  - Thelen, Martin
A1  - Jablkowski, Boguslaw
A1  - Reher, Amelie
A1  - Grabowski, Maximilian
A1  - Afonso, Tiago Vasconcelos
T1  - Anwendung von KI im Straßen- und Verkehrswesen
T2  - Straße und Autobahn 10/2025
N2  - Die Entwicklung von KI-Technologien bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Straßen- und Verkehrswesen, insbesondere zur Verbesserung von der Sicherheit, Effizienz und Instandhaltung der Verkehrsstrukturen. Der Artikel stellt grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens vor und zeigt deren praktische Umsetzung anhand aktueller Forschungsprojekte der BASt, etwa zur Fahrmodus-Erkennung, Baumerkennung, BIM-Modelle für Brücken, Fahrbahnoberflächenanalyse und Tunnelsicherheit.
KW  - Künstliche Intelligenz
KW  - Sicherheit
KW  - Verkehrsinfrastruktur
KW  - Artificial intelligence
KW  - Safety
KW  - Transport infrastructure
KW  - Asset Management
KW  - Leistungsfähigkeit (allg)
KW  - Detektion
KW  - Automatische Identifikation
KW  - Zustandsbewertung
KW  - Verbesserung
KW  - Unterhaltung
KW  - Autonomes Fahren
KW  - Bauwerk
KW  - Umwelt
KW  - Decke (Straße)
KW  - Oberfläche
KW  - Versuch
KW  - Sensor
KW  - Asset management
KW  - Efficiency
KW  - Detection
KW  - Automatic identification
KW  - Condition survey
KW  - Improvement
KW  - Maintenance
KW  - Autonomous driving
KW  - Engineering structure
KW  - Environment
KW  - Surfacing
KW  - Surface
KW  - Test
KW  - Sensor
KW  - Straße
KW  - Road
Y1  - 2025
UR  - https://bast.opus.hbz-nrw.de/frontdoor/index/index/docId/3227
SP  - 711
EP  - 718
ER  -