Westfälische Hochschule: Straßenzustand per Knopfdruck

Mit einer neu entwickelten Software liefert die Westfälische Hochschule Möglichkeiten zur vollautomatisierten Erkennung von Fahrbahnzuständen.

Wechselnde Witterungsbedingungen und zunehmende Belastungen durch den Straßenverkehr können dem Straßenbelag deutlich zusetzen: Die zeitnahe Beseitigung von Schlaglöchern, Rissen oder Aufwölbungen stellt für Kommunen nicht nur eine finanzielle, sondern auch eine zeitliche Herausforderung dar. Wie die Westfälische Hochschule am Donnerstag mitteilte liefert das „geospaitial lab“ der Forschungsgruppe „Künstliche Intelligenz und kommunale Geoinformationen“ der Westfälischen Hochschule (WH) mit einer neuen Software nun Möglichkeiten zur vollautomatisierten Erkennung von Fahrbahnzuständen. Damit erhalten Kommunen zukünftig aktuelle Straßenzustandskarten per Knopfdruck.

Auftraggeber für das am Fachbereich Elektrotechnik und angewandte Naturwissenschaften der WH angesiedelte „geospaitial lab“ waren laut Mitteilung die Städte der Emscher-Lippe-Region, darunter Bocholt, Bottrop, Dorsten, Gelsenkirchen, Haltern am See, Herten, Marl sowie die Stadt und der Kreis Recklinghausen. Im Projekt „abs( )“ (kurz für: Automatisierte Bewertung von Straßen) entwickelte das „geospaitial lab“ unter der Leitung von Prof. Dr. Christian Kuhlmann in enger Zusammenarbeit mit den kommunalen Partnern innerhalb von zwölf Monaten eine Software zur vollautomatisierten Erkennung von Fahrbahnzuständen auf Basis sogenannter „Urbaner Digitaler Zwillinge“. Diese Daten werden bereits regelmäßig bei der digitalen Erfassung von Straßen während Befahrungen mit Fahrzeugen gesammelt, die über spezielle Messtechnik sowie 360-Grad-Kameras verfügen.

Dabei wurden georeferenzierte Bild- und LiDAR-Daten erfasst und verwendet. Somit entstehen hochaufgelöste Panoramabilder und 3-D-Punktwolken der Straßenzüge. Aus diesen Daten können die zuständigen kommunalen Stellen mit der entwickelten Software zukünftig auch aktuelle Straßenzustandskarten per Knopfdruck erstellen. Die Software erkennt, so die Wissenschaftler, Schadensobjekte, führt Simulationen von Ebenheitsmessungen durch und fasst diese Informationen in Zustandsklassen zusammen.

„Für die Software wurden spezielle KI-Modelle auf Basis „Tiefer Konvolutionaler Neuronaler Netze“ auf eigens angefertigten Trainingsdatensätzen trainiert, ausgewertet und sukzessive optimiert“, berichtet Marius Maryniak, der zusammen mit Alexander Roß im „geospaitial lab“ an der Implementierung der Software beteiligt war. Ebenso wurde ein spezielles Verfahren zur Simulation der Ebenheitsmessungen entwickelt. Die Daten zu den Fahrbahnzuständen können für beliebige Straßenabschnitte zusammengestellt werden.