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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)
Das Bundesfernstraßennetz besitzt aufgrund der zentralen Lage Deutschlands eine sehr hohe Bedeutung für die gesamte Verkehrsabwicklung in Europa. Mehr als die Hälfte der Jahresfahrleistung der Kraftfahrzeuge wird in Deutschland über das Bundesfernstraßennetz abgewickelt, fast ein Drittel allein über das Bundesautobahnnetz. Um die Leistungsfähigkeit der Straßeninfrastruktur unter Einsatz der vorhandenen Finanzmittel langfristig sicherstellen zu können, bedarf es geeigneter Instrumente, die den aktuellen Straßenzustand realistisch abbilden und dessen Entwicklung verlässlich prognostizieren. Der Straßenzustand muss unter Berücksichtigung vorherrschender Randbedingungen sowie zur Verfügung stehender Handlungsoptionen mit ihren Auswirkungen auf Nutzen und Kosten bewertet werden können. Eine wichtige Grundlage dafür sind die „Richtlinien für die Planung von Erhaltungsmaßnahmen an Straßenbefestigungen“, Ausgabe 2001 (RPE-Stra 01). Die elementare Voraussetzung aller Prognose-, Analyse- und Bewertungsverfahren stellt eine umfassende Datenbasis dar, welche die grundlegenden Informationen über die Straßeninfrastruktur präzise und aktuell vorhält. Es gibt in Deutschland bereits seit vielen Jahren Datenbanksysteme und IT-Instrumente, um vielfältige Aufgaben im Bereich der Straßeninfrastruktur zu bearbeiten und zu steuern. Daten der Infrastruktur werden regelmäßig erhoben und in verschiedenen Datenbanksystemen hinterlegt und verwaltet. Für eine Vielzahl infrastrukturpolitischer Fragestellungen müssen diese Daten jedoch unter hohem Arbeits- und Zeitaufwand explizit zusammengestellt und analysiert werden. Hier gilt es, entsprechende Schnittstellen und Tools zu schaffen, um diese Daten ohne diesen großen Aufwand verknüpfen und für ein Erhaltungsmanagement nutzen zu können.
Bedingt durch ihre Definition - mindestens 24-stündiger Klinikaufenthalt - umfasst die Kategorie der Schwerverletzten in der amtlichen Verkehrsunfallstatistik eine große Breite tatsächlicher Verletzungsschweregrade. Durch das hohe persönliche Leid sowie die bedeutsamen volkswirtschaftlichen Kosten sind innerhalb dieser Gruppe die Schwerstverletzten von besonderem Interesse. Es werden drei Studien der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) vorgestellt, in denen auf Grundlage verschiedener Datenquellen Verletzungsmuster und Verletzungsschwere in Zusammenhang mit Parametern des Unfallgeschehens gebracht wurden. Zusammengefasst zeigt sich, dass (a) die Zahl der Schwerstverletzten sich in den letzten Jahren nicht in gleichem Maße reduziert hat, wie die Zahlen Schwerverletzter und Getöteter; (b) sich über verschiedene Datenquellen (GIDAS, TraumaRegister DGU, Rettungsdienst, Polizei) ähnliche Verletzungsmuster in Abhängigkeit der Verkehrsteilnahme zeigen; (c) durch die Verbindung von medizinischen Daten des TraumaRegisters mit Daten der Polizei gute Voraussetzungen für eine umfangreiche Erfassung Schwerstverletzter in Deutschland geschaffen werden könnten.
Neue Herausforderungen an die Unfallforschung durch Fahrerassistenz und automatisiertes Fahren
(2019)
Unfallrekonstruktion hat die Ableitung von Maßnahmen zur Minimierung der Unfallfolgen ermöglicht, vor allem durch Verbesserungen bei passiven Sicherheitseinrichtungen, aber auch durch die Verbesserung der Rettungskette, beispielsweise eCall. Heute können aktive Sicherheitssysteme die Unfallfolgen bereits vor der eigentlichen Kollision reduzieren oder durch Umfeldwahrnehmung und mittels Eingriff in die Fahrzeugsteuerung gegebenenfalls sogar vollständig verhindern. Funktionen, die aktiv in die Fahrzeugsteuerung eingreifen, lassen sich nach ihrer Wirkweise unterscheiden: zum einen handelt es sich um kontinuierlich automatisierende Funktionen, die meist länger aktiv bleiben (zum Beispiel ACC). Zum anderen um Funktionen, die in kritischen Fahrsituationen temporär in die Fahrzeugsteuerung eingreifen. Aufgezeigt wird, welche Konsequenzen und Risiken in Bezug auf diese Systeme sowie für bestimmte (zum Beispiel kritikale) Fahrsituationen anzunehmen sind. Zur Bewertung von aktiven Reglern, die in kritischen Fahrsituationen eingreifen, sind Unfalldaten nur noch eingeschränkt tauglich. Ähnliches gilt für die Bewertung von Ereignissen/ Zuständen im Rahmen kontinuierlicher Fahrzeugsteuerung, vor allem, wenn diese weiter vorausliegen. Wirkzusammenhänge automatisierter Fahrfunktionen müssen jedoch - gerade für den Mischverkehr mit konventionell gesteuerten Fahrzeugen - identifiziert werden. Dafür wird eine Szenariendatenbank mit relevanten Verkehrssituationen benötigt, in die Daten aus Naturalistic Driving Studies (NDS), aus Fahrversuchen oder Versuchen im Fahrsimulator eingehen können. Die zunehmende Durchdringung der Fahrzeugflotte mit kontinuierlich automatisierten Fahrfunktionen lässt eine Abnahme kritischer Fahrsituationen und eine Reduktion der Zahl der Verkehrsopfer erwarten. Allerdings verbleibt eine Restzahl an systemimmanenten Unfällen, die als unvermeidbar gelten müssen.
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.
Road condition acquisition and assessment are the key to guarantee their permanent availability. In order to maintain a country's whole road network, millions of high-resolution images have to be analyzed annually. Currently, this requires cost and time excessive manual labor. We aim to automate this process to a high degree by applying deep neural networks. Such networks need a lot of data to be trained successfully, which are not publicly available at the moment. In this paper, we present the GAPs dataset, which is the first freely available pavement distress dataset of a size, large enough to train high-performing deep neural networks. It provides high quality images, recorded by a standardized process fulfilling German federal regulations, and detailed distress annotations. For the first time, this enables a fair comparison of research in this field. Furthermore, we present a first evaluation of the state of the art in pavement distress detection and an analysis of the effectiveness of state of the art regularization techniques on this dataset.
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.