Für die Auswertung der erfassten Daten setzen wir auf modernste Methoden der künstlichen Intelligenz. Unser selbst entwickeltes Auswertetool DeepDTX basiert auf einem Deep Learning Verfahren. Unsere DeepDTX-Detektoren sind in der Lage, Schäden, Deckschichtarten und Straßenraumobjekte präzise zu erkennen und zu lokalisieren. SCROLL KI-basierte Datenanalyse Technologie

Automatisierte Anonymisierung von Bilddaten

Alle mit unseren Mobile Mapping Systemen im öffentlichen Raum aufgenommen Bilddaten werden entsprechend den gesetzlichen Vorgaben direkt und vollautomatisch anonymisiert. Dabei werden Personen (Gesicht und Körper)  sowie Fahrzeuge aller Art (inkl. Kennzeichen) durch Verpixelung unkenntlich gemacht. Die Anonymisierung erfolgt so dezent, dass personenbezogene Daten präzise entfernt werden und die Bilddaten weiterhin für alle gewünschten nachfolgenden Analyseschritte vollumfänglich nutzbar sind.

Automatisierte Zustandsanalyse von LiDAR-Daten

Als Ergebnis intensiver Forschung und Entwicklung können wir Oberflächenschäden und Straßenobjekte zentimetergenau aus den hochpräzisen Oberflächenscans unserer Mobile Mapping Systeme extrahieren.

Im Gegensatz zu konventionellen RGB-Kamerabilddaten werden die Laserscans des augensicheren Oberflächen-LiDAR-Systems nicht von den vorherrschenden Lichtverhältnissen, wie Schatten oder Gegenlicht, beeinträchtigt. Da die Oberflächenscans nicht nur radiometrische sondern auch geometrische Informationen über die Oberflächenmorphologie enthalten, können Oberflächenschäden wie Risse, Flickstellen, Ausbrüche oder Ausmagerungen über ihre jeweilige charakteristische 3D-Signatur zweifelsfrei identifiziert und gemäß dem Technischen Regelwerk (E EMI) bewertet werden.

Automatisierte Analyse von Einzelbildern des Straßenraumes und hochauflösenden Oberflächenbildern

Mit DeepDTX können wir für unsere zertifizierten Messsysteme S.T.I.E.R 2 und 3 die Oberflächenbilder gemäß  ZTV ZEB-StB analysieren und regelwerkskonform aufbereiten. Für primär bildbasierte Messkampagnen im nachgeordneten Netz, wie sie beispielsweise mit dem I.R.I.S-System innerorts und dem A.T.L.A.S-System auf Radwegen durchgeführt werden, können außerdem auch die Einzelbildfolgen aus dem Frontkameras automatisiert hinsichtlich Oberflächenschäden, Deckschichtarten und Inventar-Objekten analysiert werden.

Mit modernsten Technologien erfassen und bewerten wir alle relevanten Informationen auf, neben und unter der Straße. In Datenbanken oder Geoinformations-Systeme eingepflegt, dienen die Daten der Verwaltung, dem Werterhalt und der Weiterentwicklung von Straßennetzen.

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