Verortung von auf Kameraaufnahmen der Straßenerhaltung erkannten Objekten

Photogrammetrie, Machine Learning, KI, Straßenerhaltungsmanagement, Straßenzustandserfassung

Masterarbeit

Bei der regelmäßigen Zustandserfassung auf allen Bundesfernstraßen (ZEB) werden umfangreiche Daten und Informationen gewonnen. Im Rahmen dieser Arbeit sollen verschiedene Möglichkeiten zur Lokalisierung und Ableitung geometrischer Größen aus den Bilddaten untersucht werden.

Zur qualitativen Bewertung des Straßennetzes und den daraus abgeleiteten Unterhaltskosten gibt es in Deutschland ein amtlich festgelegtes Untersuchungsverfahren öffentlicher Straßen, die Zustandserfassung und –bewertung (ZEB). Dabei werden visuell und messtechnisch Zustandsmerkmale der Straße erfasst und analysiert, unter anderem Fahrbahnschäden, Längs- und Querunebenheiten, Griffigkeit und Straßenentwässerung.

Neben den Zustandsmerkmalen sollen in Zukunft auch KI-Methoden zur Objekterkennung und Segmentierung eingesetzt werden.

Eine wichtige Aufgabe stellt die Verortung der erkannten Zusammenhänge, im GPS-Koordinaten aber auch im linearen Informationssystem der ZEB dar.

Grundlage hierfür ist die Ableitung geometrischer Informationen der erkannten Daten aus den Bildern. Im Rahmen dieser Arbeit sollen zu diesem Zweck verschiedene Methoden untersucht werden, um die erkannten Objekte richtig zu verorten und geometrische Größen abzuleiten. Dies kann durch Entwicklung intelligenter Algorithmen zur Triangulation aus erkannten Objekten mehrerer Bilder aber auch durch Einbeziehung generierter Punktwolken geschehen.

Betreuer
André Hoffmann, M.Sc.

Voraussetzungen
Gute Kenntnisse in objektorientierter Programmierung, nach Möglichkeit Vorkenntnisse in Python

Beginn
Ab sofort

Weitere Informationen
HELLER Ingenieurgesellschaft mbH

Informationssystem zur Analyse von Straßenzustandsdaten (Bild: HELLER IG)