Problemstellung

Verkehrsschilder, Fahrbahnmarkierungen und gepflegte Straßen sorgen für sicheren und fließenden Verkehr. Unsere 125.000 Kilometer Bundes- und Landesstraßen sowie 462.000 Kilometer Kreis- und Kommunalstraßen werden bis zu 2x die Woche in beide Richtungen abgefahren, der Zustand individuell in Augenschein genommen und Daten händisch in Datenbanken eingetragen oder handschriftlich festgehalten. Dieser Prozess ist langwierig und fehleranfällig. Ein automatisiertes Verfahren kann Reaktionszeiten in Gefahrensituationen verkürzen und Schäden können frühzeitig behoben werden. Das Personal kann konzentrierter, schneller und sicherer arbeiten.

Projektziel

DeepStreet-M wird eine technologische Grundlage für ein effizientes System zur Unterhaltung und Instandhaltung von Straßen schaffen. Im Projekt werden Grundlagendaten zu Verkehrszeichen, Fahrbahnmarkierungen und Straßenschäden erhoben und verarbeitet. Das intelligente und anwendungsorientierte System vernetzt Infrastrukturdaten und Zustandsanalysen und stellt Ergebnisse über eine App zur Verfügung. Unsere innovative KI-Technologie wird Schilder, Markierungen und Straßenschäden bei jeder Wetterlage zuverlässig erkennen, ohne vorher eine unendliche Menge an Bildmaterial zu benötigen.

Durchführung

Wir entwickeln einen effizienten und robusten Bilderkennungsalgorithmus, der Objekte lokalisiert und klassifiziert, die nicht vollständig sichtbar sind, sowie ein System, um die Daten aufzuarbeiten und abrufbar zu machen. Im Projekt wird eine selbstlernende KI auf Basis von Machine Learning erarbeitet, die wenig Bildmaterial benötigt und trotzdem effizient arbeitet Sogenannte „capsule networks“ können dabei Objekte auch dann erkennen, wenn sie auf unterschiedliche Weise repräsentiert sind, weil sie Informationen über die Position, Ausrichtung und Größe eines Objektteils kodieren können und diese Information nutzen, um das Objekt aus verschiedenen Perspektiven zu erkennen.
Unser innovatives Objekterkennungssystem wird in Verbindung mit einer neuen Datenbank für die Erfassung von Standort und Zustand von Schildern, Markierungen und Straßen und einer intuitiven App ein Straßenmanagementsystem bilden, das optimal auf die Bedarfe der Instandhaltung von Bundes-, Kreis-, und Kommunalstraßen angepasst ist.

Verbundkoordinator	P&M Agentur Software + Consulting GmbH, Hamburg (FKZ: 19F1156A)
Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt)	319.084 Euro (davon 60 % Förderanteil durch BMDV)
Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt)	06/2023 – 11/2024
Projektpartner	Projektpartner 1: FISA Systemtechnik GmbH, Frankfurt (Oder) (assoziiert) Projektpartner 2: Landkreis Vorpommern-Greifswald, Anklam (LoI)
Ansprechpartner	Institution P&M Agentur Software + Consulting GmbH Anna-Lena Glesinski Tel +49 40 238304859 E-Mail anna-lena.glesinski@pmagentur.com