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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81856

KI-Anwendungen zur automatischen Bewertung des Straßenzustands (Orig. engl.: AI Applications for automatic pavement condition evaluation)

Autoren	L.M. Pierce S.E. Lopez J.R. Medina V. Jha
Sachgebiete	11.1 Berechnung, Dimensionierung, Lebensdauer 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten)

Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2024, 71 S., 38 B, 14 T, zahlr. Q, Anhang (NCHRP Synthesis Nr. 636). – ISBN 978-0-309-72767-9. – Online-Ressource: Zugriff über: https://nap.nationalacademies.org/27993

Straßenbefestigungen unterliegen ständig zunehmenden Beanspruchungen durch Verkehr und Umwelteinflüsse. Deshalb benötigen die Straßenbauverwaltungen intelligente Pavement Management Systeme (PMS) zur Optimierung der ökonomischen und ökologischen Prozesse. Basis eines PMS sind Erfassung und Bewertung des Straßenzustands. Dafür werden zunehmend automatische Verfahren (APCS) angewendet. Ziel der sehr umfassenden Synthese war es, die aktuellen Praktiken der Straßenbauverwaltungen der Bundesstaaten (DOTs) im Hinblick auf die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu eruieren. Dabei werden unter AI (automated pavement distress identification) Methoden wie Machine Learning und Deep Learning verstanden. Es haben sich 43 von 52 DOTs beteiligt. Davon wenden 38 (88 %) APCS an. In die Synthese wurde eine umfangreiche Literaturstudie einbezogen. Der Bericht bietet anstelle von Fallbeispielen eine allgemeine Zusammenfassung der Anstrengungen zur Entwicklung und Schulung von KI-Modellen.