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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.
Im Rahmen des 12-monatigen Forschungsprogramms "Intelligente Straßenverkehrsinfrastruktur durch 3D-Modelle und RFID-Tags", aufgesetzt von der Bundesanstalt für Straßenwesen, entwickelte die HOCHTIEF Solutions AG ein Konzept für ein Infrastruktur-Informationssystem. Ziel dieses Forschungsvorhabens war es, das bestehende System der öffentlichen Anstalt für den Betrieb und Erhalt von Brückenbauwerken, sowie die dazugehörigen Workflows mithilfe neuer Technologien zu optimieren. Das entwickelte Konzept für ein Infrastrukturinformationssystem ISIS, kurz für Intelligente StraßenverkehrsInfraStruktur, wurde als eine Schale um die bereits vorhandene Straßeninformationsbank-Bauwerke (SIB-BW) herum konzipiert. Alle Prozesse und Datenflüsse, die rund um diese Datenbank bestehen, bleiben damit unverändert. Zusätzliche Informationen und Dokumente, die an die vorhandenen Datensätze angefügt werden sollen, werden in dem neuen System abgelegt und mit dem Bestandsdatensatz verknüpft. Ziele: - Informationsbereitstellung optimieren, - 3D unterstützte Dokumentation des Bauwerksprüfprozesses, - Anlehnung an bestehende Prozesse, - Einbindung mobiler Endgeräte und Zustandssensoren. ISIS gründet sich auf folgende Komponenten: - Bauwerksmodelle: -- 2D-Platzhalter für Bestandsbauten, -- 3D-Modelle für Neubauten, - mobile Schadensaufnahme via mobiler Endgeräte, - Frühwarnsysteme auf Basis von RFID-Technologie (Feuchtigkeit und Korrosion), - 3D-Pins für die Markierung relevanter Punkte (RFID-Detektoren, Schäden, etc.), - Hardware mit hoher Verfügbarkeit und Akzeptanz (iPads). Um allen Beteiligten den Zugriff zu dem Informationssystem zu ermöglichen, wird das System zur Ausführung auf einer Online-Plattform konzipiert. Alle relevanten Informationen eines Straßenverkehrsinfrastrukturprojektes können in konsolidierter Form bereitgestellt werden. Die bisher dezentrale und inkompatible Datenhaltung in mehreren Teilsystemen wird unterbunden und eine einfache und durchgängige Nutzung des Datenbestandes in Planung, Bau und Betrieb wird ermöglicht. Um den Prozess der Bauwerksprüfung effizienter zu gestalten, sollen Informationen zum Bauwerkszustand mithilfe der 3D-Pin-Markierung und dem Einsatz von Radiofrequenz-Technologie (RFID) regelmäßig überprüft werden, um Bauwerksschäden frühzeitig erkennen zu können.
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 Datenbestand der amtlichen Straßenverkehrsunfallstatistik wurde unter Verwendung von bereits vorhandenen und zum Teil angepassten Statistikprogrammsystemen für Sonderauswertungen zugängig gemacht. Der Ausgangszustand des Datenmaterials wird im einzelnen beschrieben (Aufbau und Inhalt; Feststellung des Datenumfangs; Überprüfung auf Vollständigkeit und Plausibilität; Güte des Datenmaterials). Anschließend wird die Entwicklung des Stammbandes geschildert. Bei der Entwicklung mussten in Anbetracht des großen Datenumfangs die Daten komprimiert und in eine andere Struktur umgesetzt werden. Anschließend wird über die Auswertung der Stammbänder berichtet (Auswertung mit dem Programmsystem SPSS; Auswertungen mit Hilfe weiterer Programme aus der mathematischen Statistik - vorgesehene Möglichkeiten; Selektion von Stammbandsätzen). Die Auswertungsschritte wurden von umfangreichen kontrollarbeiten begleitet, die kurz geschildert werden. - Im umfangreichen Anhang finden sich unter anderem: Schlüsselanweisung für die Straßenverkehrsunfallstatistik, Beispiele und Erläuterungen zu den Prüfprogrammen, Übersicht über den Umfang fehlerhafter Eintragungen zu den verschiedenen Merkmalen in den Ausgangsdaten, Aufbau und Inhalt der Stammbänder.
Den bisherigen Richtlinien zu Verkehrserhebungen ist gemeinsam, dass sie - wenn überhaupt - nur sehr wenige Aussagen zur erreichbaren Datenqualität enthalten. Normative Vorgaben und konkrete Handlungsanweisungen, die zu einer Verbesserung der Datenqualität von Erhebungen führen, fehlen in der Regel für die meisten Erhebungsverfahren. Abgesehen von Einzelaspekten wie beispielsweise den Kernelementen für Haushaltsbefragungen zum Verkehrsverhalten gibt es keine Qualitätsstandards für die Konzipierung, Durchführung und Auswertung einer Verkehrserhebung. Ziel der vorliegenden Studie ist es, mit Blick auf verschiedene Datennutzer und Arten der Datenverwendung wissenschaftlich abgesicherte Qualitätsstandards für Verkehrserhebungen zu erarbeiten. Im Kern sollten Hinweise gegeben werden, durch welche konkreten methodischen Ansätze und praktische Maßnahmen man für die unterschiedlichen Erhebungsverfahren im Verkehrswesen (Zählungen, Messungen, Verhaltensbeobachtungen und Befragungen) die jeweils bestmögliche Datenqualität erreichen kann. Die Ergebnisse dieses Projektes sollen darüber hinaus auch als eine Grundlage für die Fortschreibung der neuen "Empfehlungen für Verkehrserhebungen (EVE)" dienen. Im Kapitel 2 wird zur Schaffung eines geeigneten theoretischen Rahmens nach einer allgemeinen, an den Ansätzen des Qualitätsmanagements orientierten Definition von Datenqualität zunächst ein umfassendes Datenqualitätskonzept dargestellt, welches im Bereich der amtlichen Statistik auf europäischer Ebene entwickelt worden ist. Kapitel 3 stellt wichtige verkehrswissenschaftliche Grundlagen der vorliegenden Untersuchung zusammen. Ausgangspunkt ist eine allgemeine Charakterisierung von Verkehrserhebungen. In Kapitel 4 wird der konzeptuelle Rahmen für die Ermittlung von Standards der Datenqualität dargestellt. Hierzu werden allgemeine Indikatoren der Datenqualität auf Verkehrserhebungen übertragen. Anschließend werden die verschiedenen Anspruchsgruppen und deren Anforderungen an die Datenqualität betrachtet und darauf aufbauend die Elemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrserhebungen entwickelt. Wie eine angemessene Datenqualität bei den verschiedenen Arten von Verkehrserhebungen erreicht werden kann, wird in den Kapiteln 5 bis 8 dargestellt. Hier werden Hinweise und Empfehlungen zum Stichprobenverfahren gegeben und es wird aufgezeigt, wie systematische Fehler (Nichterfassung von Stichprobeneinheiten, Fehler bei der Erfassung von Merkmalen, bei der Datenaufbereitung und -auswertung sowie der Darstellung von Ergebnissen) vermieden oder zumindest reduziert werden können. Abschließend werden in Kapitel 9 die wesentlichen Erkenntnisse zusammengefasst und ein Dokumentationsschema vorgestellt, welches einen Orientierungsrahmen für die Durchführung von Verkehrserhebungen liefert.
Erhebungen am Unfallort
(1983)
Der Bericht einer Projektgruppe bei der Bundesanstalt für Straßenwesen beschreibt einleitend das Projekt "Unfallerhebung Hannover (uh)". Weitere Spezialerhebungen aus dem Bereich der empirischen Unfallforschung werden beispielhaft dargestellt und mit der Unfallerhebung Hannover verglichen. Der Vergleich dient der Herausarbeitung spezieller Eigenschaften und Möglichkeiten dieses Projektes und der Beurteilung der Aussagefähigkeit des gewonnenen Datenmaterials. Unter Berücksichtigung bereits vorhandener Daten aus anderen Erhebungen und des Datenbedarfs der Unfallforschung wird die Notwendigkeit von Erhebungen am Unfallort erörtert und alternative Konzepte hierfür entwickelt. Abschließend wird eine neue nutzungsorientierte Konzeption für ein zukünftiges Projekt zur Datengewinnung durch Erhebung am Unfallort vorgeschlagen.
Mit der Umsetzung des Allgemeinen Rundschreibens Straßenbau ARS Nr. 11/12 und den ergänzenden Ausgaben der TL Asphalt-StB 07/13 und der ZTV Asphalt-SB 07/13 wurden erweiterte Prüfvorgaben an Bindemittelproduzenten und Asphaltmischguthersteller bezüglich der Produktüberwachung sowie an Straßenbaubehörden bezüglich der Kontrollprüfungen festgelegt. Diese umfassen die Prüfung des Erweichungspunktes Ring und Kugel und der Nadelpenetration sowie Prüfungen mit dem Dynamischen Scherrheometer (inkl. MSCR-Prüfung) und mit dem Biegebalkenrheometer (BBR) an vier verschiedenen Straßenbaubitumen und drei polymermodifizierten Bitumen. Teilweise werden diese Prüfungen zusätzlich an den kurzzeit- und langzeitgealterten Bindemitteln durchgeführt. Die Prüfdaten wurden im Rahmen dieses Forschungsprojektes über die Jahre 2013 bis 2015 gesammelt. Dazu wurde eine Datenbank mit einem entsprechenden Webserver eingerichtet. Neben den Bindemitteldaten wurden von den Mischgutherstellern die gemäß den TL Asphalt-StB 07/13 als „ist anzugeben“ gekennzeichneten Asphaltkennwerte proportionale Spurrinnentiefe, Hohlraumausfüllungsgrad und dynamische Stempeleindringtiefe beschafft. Anschließend wurden die Daten einer statistischen Analyse unterzogen, mit der eine hohe Übereinstimmung der Ergebnisse der Untersuchungsjahre 2014 und 2015 belegt werden konnte. Für die verschiedenen Prüfergebnisse wurden unterschiedliche Bewertungsansätze verfolgt. Es wurden systematische Änderungen der Bindemitteleigenschaften durch die Kurzzeit- und die Langzeitalterung anhand der Änderung des Erweichungspunktes Ring und Kugel und der Nadelpenetration festgehalten. Die BBR-Prüfdaten wurden anhand der Temperaturen TS300 und Tm0,3 bewertet. Die DSR-Ergebnisse zeigen ein hohes Potenzial zur Differenzierung der Straßenbaubitumen auf. Hier konnten mithilfe der Äquisteifigkeitstemperatur und des entsprechenden Phasenwinkels Erfahrungswerte in Abhängigkeit von der Bitumensorte formuliert werden. Für die Asphaltkennwerte proportionale Spurrinnentiefe, Hohlraumausfüllungsgrad und dynamische Stempeleindringtiefe wurden ebenfalls Erfahrungswerte formuliert.
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.
Die Forderung nach eindeutiger Konstruierbarkeit ist Voraussetzung für die Einheitlichkeit und Darstellungsqualität von Verkehrszeichenbildern. Die eindeutige Konstruierbarkeit war in der Vergangenheit nicht gegeben. Mit der Digitalisierung der Schriftzeichen nach DIN 1451, Teil 2, wurden eindeutige Konstruktionsvorschriften geschaffen. Durch den Einsatz rechnergesteuerter Schneidemaschinen in der Verkehrszeichenproduktion können Bildelemente automatisch geschnitten werden. Die Digitalisierung der Verkehrszeichen ist Ausgang für den Einsatz der EDV. Drei wichtige Verfahren der Datenverarbeitung mit dem Ziel digitalisierter Bilder werden vorgestellt. Vor allem die Digitalisierung durch geometrische Berechnung der Umgrenzungslinien von Darstellungen hat sich als besonders einfaches Verfahren für die spätere Praxisanwendung erwiesen. Das Verfahren wird näher beschrieben und seine Vorteile aufgezeigt. Mit der DIN 1451 in Verbindung mit den "Richtlinien für die wegweisende Beschilderung auf Autobahnen" (RWBA 1982) wird die Digitalisierung insbesondere bei der Planung und Beschriftung der Autobahnwegweisung industrieseitig angewendet.