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Als Grundlage des Forschungsprojektes FE 02.0378/2014/CGB „Analyse von Straßenbestandsobjekten aus Laserpunktwolken durch Mustererkennung/Objekterkennung einschließlich der Georeferenzierung“ wurden Messdaten der Mobile Mapping Fahrzeuge IRIS5 und IRIS12 der Firma LEHMANN+PARTNER GmbH (LP) eingesetzt. Die georeferenzierten Punktwolken entstanden mit Hilfe eines an den Fahrzeugen montierten CPS Laserscanners vom Projektpartner, dem Fraunhofer Institut für Physikalische Messtechnik, IPM, Freiburg. Die Aufgabe des Forschungsprojektes bestand in der Erforschung von Methoden und Algorithmen zur automatisierten Mustererkennung von speziellen Objekten in dreidimensionalen Punktwolken. Die ausschließliche Analyse bzw. Extraktion von Objekten auf Grundlage der reinen Punktwolke erwies sich am Anfang des Projektes als nicht zielführend. Größter limitierender Faktor war die mit der Entfernung zunehmende Dichteverringerung in den Daten der Punktwolken. Dies führte zum Teil zu unterrepräsentativen Abbildungen von kleinen oder schmalen Objekten. Um dieses Defizit auszugleichen, wurden die georeferenzierten Bilddaten der Mobile Mapping Fahrzeuge als Analysehilfe verwendet. Die Bilddaten weisen ein vielfach höheres Auslösungsvermögen im Vergleich zur Punkwolke auf. Zur Analyse der Daten kamen verschieden Neuronale Netze zum Einsatz, die zunächst die Bildinformationen analysierten. Nach der Trainingsphase des Neuronalen Netzes wurden Objekte einer messtechnischen Aufnahme (Scene) detektiert. Durch die georeferenzierten Bilddaten konnten alle automatisch gefundenen Objektinformationen in die Punktwolke übertragen werden. Hierbei wurde eine weitaus größere Diversität der Extraktionsergebnisse als mit der Analyse der reinen Punktwolke erzielt. Die finale Lösung der automatischen Extraktion bestand in der Projektion der einzelnen Objekte vom Neuronalen Netz in die Punktwolke. Dadurch, dass jedes Objekt mehrfach in jeder Bildszene erfasst wurde, besitzt jeder Laserscanner Punkt mehrere automatisch generierte Objektlable. Mit Hilfe von Clusteranalysen und Mehrheitsentscheidungen konnte die Ausgangspunktwolke in einzelne Objekte vollautomatisch zerlegt werden. Für die Verwendung in einem GIS oder für die OKSTRA konforme Speicherung mussten die Daten weiter aufbereitet werden. Hierzu wurden die einzelnen Objektklassen einer Repräsentationsklasse zugeordnet, sodass eine eindeutige Darstellung in einem GIS erfolgen konnte. Zur Kontrolle und Validierung der Extraktionsergebnisse wurde eine unbekannte Teststecke (Rundkurs bei Köln-Rösrath) aufgenommen. Die Digitalisierung jedes Referenzobjektes erfolgte manuell. Der Vergleich der Objekte erfolgte aufgrund Lage, Ausprägung und Objekttyp. Hierbei stellte es sich heraus, dass insgesamt 66% der Objekte komplett oder teilweise extrahiert werden konnten. Nur 4% der automatisch detektierten Flächenobjekte konnte im Referenzdatensatz nicht gefunden werden. Bestes Extraktionsergebnis lieferte der Objekttyp „Markierungslinien“ mit 90% Übereinstimmung mit dem Referenzdatensatz auf dem Testabschnitt der BAB. Zuordnungsdefizite kamen hauptsächlich aus den Label-Zuordnungsfehlern, die sich zum Teil aus der Abbildungsgeometrie schmaler und kleiner Objekte in der Punktwolke ergaben. An dieser Stelle besteht noch erhebliches Potential zur Verbesserung der Extraktionsergebnisse, welche im Rahmen dieser Forschungsarbeit nicht weiter optimiert werden konnte. Das Forschungsvorhaben zeigte, dass aus einer Punktwolke unter Zuhilfenahme von georeferenzierten Bildern der gleichen Szene vollautomatisch Objekte zu extrahieren sind. Im Ergebnis liegen georeferenzierte Objekte, die in einem Geoinformationssystem abgebildet werden können, vor.
Internationale Vergleiche der Verkehrssicherheit sind eine notwendige Ergänzung der üblichen Betrachtung der nationalen Unfallentwicklung. Die dazu benötigten detaillierten und zuverlässigen statistischen Angaben sind den einschlägigen internationalen Veröffentlichungen zum großen Teil nicht zu entnehmen. Die Bundesanstalt für Straßenwesen hat daher in Absprache mit dem Bundesminister für Verkehr eine Datenbank internationaler Verkehrs- und Unfalldaten aufgebaut. Die darin gesammelten Daten werden regelmäßig für internationale Vergleiche verwendet. Einige Ergebnisse werden in dieser Arbeit vorgestellt. Seit 1970 haben sich in den hochmotorisierten Ländern die Unfallzahlen im Prinzip günstig entwickelt. Der stärkste Rückgang bei den Getötetenraten ist für die Bundesrepublik Deutschland mit einer Abnahme um fast drei Viertel zu verzeichnen. Günstigere Sicherheitsniveaus haben jedoch durchgängig Großbritannien, die Niederlande, die Schweiz und zum Teil die USA. Bei der Betrachtung einzelner Segmente des Unfallgeschehens fällt auf, dass Deutschland sich sowohl bei den Kinderunfällen als auch bei der Sicherheit auf Autobahnen stark verbessert hat. Auf den Landstraßen ist das Sicherheitsniveau jedoch weniger erfreulich, hier sind auch die günstigen Werte der USA noch nicht erreicht. Internationale Vergleiche sind somit auch nützlich, um Problembereiche des Unfallgeschehens zu identifizieren.
Verkehrsdaten jeder Art müssen zur Weiterverarbeitung eine gewisse Qualität erfüllen. Ziel des Projektes ist es die statischen Daten zu betrachten und hier die Grundlagen für eine einheitliche qualitätsgesicherte Zurverfügungstellung dieser Daten zu schaffen. Weitere Ziele sind die Entwicklung und Realisierung eines Qualitätssicherungskonzepts, welches die Bewertung und Kontrolle und damit die Sicherstellung der Qualität von kartenrelevanten Straßendaten ermöglicht, sowie die Implementierung von Prozessen zur Verbesserung der Datenqualität, hier insbesondere durch Rückmeldungen durch die Datenabnehmer. Das Forschungsvorhaben gliedert sich in drei wesentliche Arbeitspunkte: Vorbereitende Arbeiten (Literaturrecherche); Untersuchung der Prozesse bei Straßenbauverwaltungen (Experteninterviews, Datensatzanalyse), Qualitätssicherungskonzept. Basierend auf den ermittelten Erkenntnissen aus der Literaturanalyse zum Stand der Technik und dem über die Interviews ermittelten Alltag der Datenhaltung in den Straßenbauverwaltungen wurde ein Qualitätssicherungskonzept entwickelt. Dafür wurden zusätzlich die Daten der Straßeninformationsbanken charakterisiert, um einen Überblick über die zur Bewertung notwendigen Kriterien, Indikatoren und Kennwerte zu erhalten. Im Rahmen des Datenqualitätsassessments wurden die vorhandenen Daten einer Bewertung auf Prüfbarkeit unterzogen und ein erstes Konzept als Entwurf entwickelt. Im weiteren Verlauf der Arbeiten wurde dieser Entwurf einem Praxistest unterzogen und anschließend modifiziert, so dass ein neues Konzept entwickelt werden konnte, das den Praxistest bestehen konnte. Im Rahmen der Praxistests und der weiteren Bearbeitung des Qualitätssicherungskonzeptes wurden auch die Prozesse deutlich, die notwendig sein werden, um das Konzept umzusetzen. Weiterhin wurden Vorschläge für die Integration der Qualitätsinformationen in das Metadaten-Modell des nationalen Zugangspunktes gemacht und Ideen für einen Rückmeldekanal entwickelt. Dieses Konzept beschreibt technische und organisatorische Rahmenbedingungen zur Einführung einer einheitlichen Qualitätssicherung bei den einzelnen Datenlieferanten.
BMS-Entwicklungen
(2003)
Im Rahmen dieses Projekts wurde eine Überführung des mittels XMI definierten Datenaustauschstandards OKSTRA zur Beschreibung von Daten des Straßenwesens in eine Repräsentation auf Basis der Ontology Web Language (OWL) realisiert. Dadurch stehen nun Methoden und Techniken des Semantic Web auch für OKSTRA-Datensätze zur Verfügung. Insbesondere ist im Sinne des Linked Data Ansatzes die Verknüpfung mit Datensätzen anderer Schemata bzw. Domänen möglich. Dies kann u.a. durch Nutzung der Anfragesprache SPARQL zur integrativen Analyse der Daten der verschiedenen Ontologien erfolgen. Wie im Zuge von Fallstudien gezeigt werden konnte, können auf diese Weise beispielsweise Daten der niederländischen Straßen-Ontologie CB-NL/RWS mit OKSTRA-Daten zusammen abgefragt und analysiert werden. Dadurch lassen sich eine Reihe von grenzüberschreitenden Anwendungsszenarien realisieren, wie z.B. die Planung von Schwerlasttransporten. Andere Anwendungen von Linked Data im Straßenwesen liegen in der intergierten Analyse von 3D-Stadtmodellen im Format CityGML mit OKSTRA-Daten oder der Verknüpfung von Bestands- mit Entwurfsdaten des OKSTRA-Formats. Besonderes Potential ergibt sich durch die Nutzung räumlicher Operatoren, die durch die Anfragesprache GeoSPARQL zur Verfügung gestellt werden. Damit können Verbindungen zwischen Objekten verschiedener Datenmodelle anhand ihres geographischen Kontextes hergstellt werden. Für die Überführung von OKSTRA in okstraOWL standen eine Vielzahl unterschiedlicher Abbildungsoptionen zur Verfügung, deren jeweiligen Vor- und Nachteile im Bericht ausführlich dargelegt wurden. Bestimmte Eigenheiten des OKSTRA-Standards wie beispielsweise die sog. Fachbedeutungslisten erschweren zwar das Mapping, grundsätzlich ist aber eine Semantik-wahrende Überführung möglich. Der durchgängige Einsatz von Beschreibungsformaten (RDF) und Abfragesprachen (SPARQL) sowohl für Schema- als auch für Instanzdaten über alle Fachmodelle hinweg stellt einen bedeutenden Vorteil gegenüber anderen Ansätzen wie bspw. Programmierschnittstellen (APIs, Webservices etc.) dar. In anderen heterogenen Informationsverbünden müssen meist format-, syntax- und strukturspezifische Adapter, Konverter und Schnittstellen für die Ursprungssysteme erstellt werden, die sich nicht einheitlich verarbeiten lassen. Dagegen kann die Bereitstellung vorhandener Information in Form von RDF einheitlich erfolgen und mithilfe von Triplestores bzw. Graphdatenbanken mit universell standardisierten Abfrageschnittstellen (SPARQL) effizient verarbeitet werden, ohne sich mit den jeweiligen Systemdetails kleinteilig auseinander setzen zu müssen. Obgleich Linked Data Funktionalitäten mit der Definition von okstraOWL nun prinzipiell zur Verfügung stehen, hat sich im Zuge des Projekts (insbesondere bei der Arbeit mit realen Datensätzen) jedoch herausgestellt, dass die eigentliche Herausforderung bei der Verknüpfung verschiedener Ontologien in der unterschiedlichen semantischen Struktur und Granularität der verschiedenen Datenmodelle liegt. Auch Methoden des semiautomatischen Matchings anhand textueller Übereinstimmungen können hier nur bedingt unterstützend wirken. Stattdessen ist es erforderlich, dass der Nutzer der Abfragemechanismen Detailkenntnisse zur Semantik und Struktur der beteiligten Ontologien besitzt und anhand dessen und unter Berücksichtigung des zu erzielenden Abfrageergebnisses implizite bzw. manuelle Verknüpfungen herstellt. Die durchgehende, ggf. europaweite Nutzung von Straßeninformationsbanken erfordert daher trotz der Verfügbarkeit der Semantic Web und Linked Data Technologien eine prinzipielle Harmonisierung der Datenstrukturen insbesondere in Hinblick auf die die semantische Struktur und Granularität.
In der Delegierten Verordnung (EU) 2015/962 (Europäische Kommission, 2015) wird von den Mitgliedsstaaten neben der Einrichtung nationaler Zugangspunkte zu Straßen- und Verkehrsdaten auch die gemeinsame Definition von Datenqualitätsindikatoren und Methoden zur Qualitätsbewertung und -kontrolle der verschiedenen Datenarten gefordert. Ziel dieses Projektes war es daher, ein Qualitätsmanagementsystems (QMS) für die Erfassung und Weiterverarbeitung von Daten für IVS-Dienste zu entwickeln und für die Datenarten Baustelleninformationen und Reisezeitinformationen zu spezifizieren. Dazu wurden - der Stand der Wissenschaft und Technik recherchiert, - Kriterien, Kenngrößen und Verfahren zur Messung der Qualität von Baustellen- und Reisezeitinformationen definiert, - ein organisatorischer Rahmen für ein Qualitätsmanagement erstellt, - ein Prozess zur Zertifizierung von bei Organisationen (i. d. R. Datengebern) eingeführten QMS entwickelt und - ein Leitfaden erstellt, der die Organisationen bei der Einführung und Anwendung eines QMS helfen soll. Durch die Einführung, Anwendung und regelmäßige Prüfung des im Rahmen dieses Projektes entwickelten und im zugehörigen Leitfaden beschriebenen QMS kann seitens der Datengeber ein Großteil der im Rahmen des Projektes identifizierten Probleme erkannt und behoben werden. Wesentliche Maßnahmen sind dabei, - die eindeutige Übertragung der Verantwortung für die Qualität der bereitgestellten Informationen auf die Datengeber, - die Bereitstellung (Finanzierung), regelmäßige Schulung und Motivation von zuständigem Personal mit ausreichendem Zeitbudget, - die bereits begonnene Überarbeitung der DATEX- II-Profile, - die Bereitstellung DATEX-II-Profilkonformer Systeme zur Eingabe und Übertragung der Meldungen und - die Lieferung von Qualitätskenngrößen mit den Informationen.
BMS-Entwicklungen
(2002)
The Decision Support System (DSS) is one of the key objectives of the European co-funded research project SafetyCube in order to better support evidence-based policy making. Results will be assembled in the form of a DSS that will present for each suggested road safety measure: details of risk factor tackled, measure, best estimate of casualty reduction effectiveness, cost-benefit evaluation and analytic background. The development of the DSS presents a great potential to further support decision making at local, regional, national and international level, aiming to fill in the current gap of comparable measures effectiveness evaluation. In order to provide policy-makers and industry with comprehensive and well-structured information about measures, it is essential that a systems approach is used to ensure the links between risk factors and all relevant safety measures are made fully visible. The DSS is intended to become a major source of information for industry, policy-makers and the wider road safety community.
Although road infrastructure is developed extensively Brazil is still one of the countries with the most dangerous roads in the world. In order to stop the increasing trend of traffic fatalities of the last few years and to improve traffic safety on Brazilian roads a pilot study on behalf of SAE Brazil started in March 2016 with the goal to lay the foundations for a long-term research activity. Piloting for an in-depth accident investigation the city of Campinas, roughly 100 km north of São Paulo was chosen. The pilot project was carried out with the local partner, the Empresa Municipal de Desenvolvimento de Campinas (EMDEC). The paper reports on the initial training of evidence based accident data collection on-spot, the implementation of the new digital database, the data collection and the first results. An outlook on the planned long-term accident investigations is given.
Interdisciplinary accident research and research projects of AARU Audi Accident Research Unit
(2017)
AARU (Audi Accident Research Unit) is an interdisciplinary research project of the University Hospital Regensburg in cooperation with AUDI AG. Specific objective is to comprehend the respective accident scenario and retrieve generally applicable findings as to technical, medical and psychological processes. In order to prevent traffic accidents and to alleviate vehicle accident consequences, postulates of general traffic safety, human-machine interaction, technical design and function of new vehicles and occupant as well as third party protection shall be inferred from these findings. Specifically, each accident with new Audi, Lamborghini and Ducati vehicles involved is analyzed interdisciplinary, discussed in a case meeting and anonymously documented with more than 2,000 parameters. The database is continually used for solving safety relevant issues. Parallel to accident analysis, research projects are performed in the fields medicine, psychology and engineering in order to gain comprehensive insight and identify potential additional areas of activity of accident research.