Aufbereitung und KI-unterstützte Analyse von Straßenzustandsdaten des Pavement-Scanners

Für die systematische Zustandserfassung und -bewertung von Straßenbefestigungen wird vom Lehr- und Forschungsgebiet (LuF) Straßenbau und Straßenerhaltung der Bergischen Universität Wuppertal ein speziell ausgestatteter Lkw, der sogenannte Pavement-Scanner, eingesetzt. Dieser verfügt über modernste Messtechnik, um Daten über die Beschaffenheit der Straße unter fließendem Verkehr zu erfassen. Mithilfe der innovativen Tragfähigkeitsmessung mittels des „Traffic Speed Deflectometers“ (TSD) und weiteren etablierten Messsystemen wie dem Georadar oder den Oberflächenscannern „Pavement Profile Scanner“ (PPS+) und „High Speed Road Monitoring“ (HRM) werden neue Methoden zur schnellen, zerstörungsfreien und kosteneffizienten Erfassung von Zustandsdaten angewendet.

Titel des Projekts:

Projektpartner:

Ansprechpartner:

Aufbereitung und KI-unterstützte Analyse von Straßenzustandsdaten des Pavement-Scanners
Lehr- und Forschungsgebiet Straßenbau und Straßenerhaltung
Prof. Dr.-Ing. Pahirangan Sivapatham (psivapatham[at]uni-wuppertal.de)
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Bei den durchgeführten Messfahrten fallen riesige Mengen an Daten an – zurzeit liegt der Bestand im zweistelligen Terabyte-Bereich –, die zur weiteren Verarbeitung eine intelligente Datenhaltung erfordern. Derzeit werden die erhobenen Messdaten teilweise manuell ausgewertet, was bei dieser Menge an Daten nur in begrenztem Umfang möglich ist.

Gemeinsam mit unserem Partner vom LuF Straßenbau und Straßenerhaltung möchten wir eine effiziente Datenhaltung und -organisation implementieren sowie das dazu benötigte Wissen vermitteln. Darüber hinaus streben wir gemeinsam die Entwicklung einer KI-unterstützten Auswertung der Daten an und wollen dabei unser Wissen zu den Grundlagen der einzusetzenden KI-Methoden an unseren Partner weitergeben.

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