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Künstliche Intelligenz als Strategie in der Ingenieurgeodäsie: Erste Schritte im Bahnumfeld

Zeitschrift für Geodäsie, Geoinformation und Landmanagement (zfv). Bd. 145. H. 4. 2020 S. 236 - 240

Erscheinungsjahr: 2020

Publikationstyp: Zeitschriftenaufsatz (Forschungsbericht)

Sprache: Deutsch

Doi/URN: 10.12902/zfv-0307-2020

Volltext über DOI/URN

GeprüftBibliothek

Inhaltszusammenfassung


Für die Arbeiten im Gleisbereich ist ein System zur Erfassung von Zugfahrten unverzichtbar. Künstliche Intelligenz kann einen Teil dazu beitragen. Im Folgenden wird ein erster Ansatz, basierend auf Deep Learning Technologie, vorgestellt, welcher auf Grundlage von Bilddaten automatisch Züge detektiert und so zu mehr Sicherheit im Gleisbereich beitragen kann. Darüber hinaus ist eine Softwarelösung entwickelt worden, welche den umfangreichen und bisher arbeitsintensiven Datenvorbereitungsaufwand...Für die Arbeiten im Gleisbereich ist ein System zur Erfassung von Zugfahrten unverzichtbar. Künstliche Intelligenz kann einen Teil dazu beitragen. Im Folgenden wird ein erster Ansatz, basierend auf Deep Learning Technologie, vorgestellt, welcher auf Grundlage von Bilddaten automatisch Züge detektiert und so zu mehr Sicherheit im Gleisbereich beitragen kann. Darüber hinaus ist eine Softwarelösung entwickelt worden, welche den umfangreichen und bisher arbeitsintensiven Datenvorbereitungsaufwand signifikant reduziert. Im vorliegenden Beitrag werden das Potenzial und die flexible Einsetzbarkeit von Künstlicher Intelligenz im ingenieurgeodätischen Kontext aufgezeigt.» weiterlesen» einklappen

  • deep learning
  • KI
  • Künstliche Intelligenz
  • convolutional neural network
  • Zugdetektion
  • Rottenwarnanlagen

Autoren


Plaß, Bastian (Autor)
Zschiesche, Kira (Autor)
Altinbas, Tamer (Autor)
Karla, Daniel (Autor)
Rau, Linda (Autor)

Klassifikation


DFG Fachgebiet:
Geophysik und Geodäsie

DDC Sachgruppe:
Informatik

Verbundene Forschungsprojekte


Verknüpfte Personen