Öffentlicher Sektor · Computer Vision

KI-gestützte Schlaglocherkennung und Bewertung von Straßenschäden für Städte

Eine Deep-Learning-Plattform, die Schlaglöcher und Straßenschäden auf verschiedenen Straßentypen mit minimalem menschlichem Eingriff erkennt, bewertet und für Instandhaltungsteams kartiert.

Automatisiert Schlaglocherkennung, Schweregradbewertung und Kartierung
Illustration einer Straße mit vom KI-System erkannten Schlaglöchern, jeweils mit Objekttyp und Konfidenzwert beschriftet
Kunde
Behörde
Technologie
Computer Vision
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Die Herausforderung

Städten fällt es schwer, ihre Straßeninfrastruktur effizient zu prüfen und instand zu halten – besonders, wenn es um die Erkennung und Bewertung von Schäden wie Schlaglöchern geht.

Manuelle Inspektionen sind zeitaufwendig und subjektiv und verzögern häufig das Erkennen und Beheben von Straßenmängeln. Der Kunde brauchte eine automatisierte, präzise Lösung, um Schlaglöcher und Straßenschäden zu identifizieren und zu bewerten sowie Instandhaltung und Inspektion effizienter zu gestalten.

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Unsere Lösung

Wir haben eine Plattform auf Basis von Deep-Learning-Segmentierungsmodellen entwickelt. Sie verarbeitet Videoaufnahmen oder einzelne Frames, segmentiert jedes Schlagloch und extrahiert zentrale Merkmale wie Größe und Fläche, aus denen der Schweregrad abgeleitet wird.

Die Ergebnisse werden in einer skalierbaren GIS-Anwendung kartiert. So sehen Nutzer die Straßenschäden und finden schnell die Bereiche, die Handlungsbedarf haben. Das Modell lässt sich zudem in eine Echtzeit-Videoverarbeitungspipeline integrieren – für kontinuierliche Überwachung und sofortige Erkennung.

  • Segmentierung von Schlaglöchern aus Videoaufnahmen oder einzelnen Frames
  • Merkmalsextraktion (Größe, Fläche) und Schweregradbewertung für jedes Schlagloch
  • Skalierbare GIS-Anwendung zur Visualisierung von Straßenschäden
  • Regelbasierte Benachrichtigungen, etwa wenn ein kritisches Schlagloch sofortiges Handeln erfordert
  • Filterung nach Schweregrad zur Priorisierung von Reparaturen
  • Optionale Integration in eine Echtzeit-Videoverarbeitungspipeline
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Das Ergebnis

Automatisiert Schlaglocherkennung, Schweregradbewertung und Kartierung

Die automatisierte Erkennung, Bewertung und Kartierung von Schlaglöchern spart Zeit und Ressourcen. Straßenmeistereien können Reparaturen nach Schweregrad identifizieren und priorisieren, Ressourcen besser einsetzen und den Straßenzustand verbessern.

Läuft das Modell in einer Echtzeit-Videopipeline, können Städte ihre Straßen kontinuierlich überwachen und Schäden erkennen, sobald sie entstehen. Das verringert Gefahren, unterstützt vorausschauende Instandhaltung und erhöht die Verkehrssicherheit.

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