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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.
Der Erhaltungsstau der deutschen Verkehrsinfrastruktur hat mittlerweile ein Maß erreicht, das zu spürbaren Problemen im Reise- und Güterverkehr führt. Insbesondere der Zustand der Brücken und der der Straßen im nachgeordneten Netz ist offensichtlich nicht mehr als gut zu bezeichnen. Die Politik hat nach vielen Jahren, in denen die Schwerpunkte des Handelns und Investierens in anderen Bereichen gesehen wurden, nunmehr reagiert und stellt deutlich mehr Finanzen zur Verbesserung der Verkehrsinfrastruktur zur Verfügung. Dies zum Anlass zu nehmen, schlicht die baulichen Aktivitäten erheblich zu intensivieren, führt jedoch zu weiteren gravierenden Beeinträchtigungen der Verfügbarkeit des Verkehrsnetzes. Gefragt sind Anstrengungen, die zu einer Verbesserung der Qualitäten im Straßenbau und damit zu einer Verlängerung der Nutzungsdauern von Schichten und ganzen Befestigungen beitragen, um langfristig eine Reduktion der Beeinträchtigungen für den Verkehr zu erwirken.