Team: Verkehrsmonitoring

Das Team Verkehrsmonitoring beschäftigt sich mit wissenschaftlichen Fragestellungen im Bereich der automatischen Bildauswertung zum einen für verschiedene Verkehrsanwendungen und darüber hinaus auch für Echtzeit-Anwendungen bei Katastrophen und Großereignissen. 

Typische Anwendungen aus dem Verkehrsbereich sind die Detektion von bewegten und statischen Objekten aus Fernerkundungsdaten, wie z.B. die Fahrzeugdetektion und Fahrzeugverfolgung in Bildsequenzen, sowie die flächenhafte Segmentierung von Verkehrsflächen, beispielsweise zur Unterscheidung von Fuß- und Fahrradwegen. Hierfür werden sowohl neueste Machine Learning Verfahren entwickelt, als auch Benchmark-Datensätze erstellt, die der Öffentlichkeit zum Trainieren und Validieren eigener Verfahren zu Verfügung gestellt werden.  

Im Team Verkehrsmonitoring werden vollständige Systeme und Prozessketten inkl. Hard- und Software entwickelt. Dies ermöglicht eine lückenlose Bildverarbeitung von der Aufnahme bis hin zur Übergabe der Auswertungsergebnisse. Die Aufnahme der Daten erfolgt meist im Rahmen von Flugkampagnen mit selbstentwickelten Sensorsystemen auf Flugzeugen, Helikoptern oder UAV.  Besonders die luftgestützten optischen 3K und 4k Kamerasysteme mit ihren hochratigen Serienbildern ermöglichen eine schnelle Aufnahme großer Gebiete, sowie eine unmittelbare Weiterverarbeitung, Auswertung und Bereitstellung der Daten. In der Vergangenheit konnten sowohl aktuelle Luftbilder, als auch daraus abgeleitete Informationen zu Verkehr oder auch dem Zustand von Straßen und Gebäuden Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) bei Katastrophen und Großveranstaltungen unterstützen.

Mit Hilfe der Ergebnisse der automatisierten Prozessketten werden weitergehende verkehrswissenschaftliche Themen bearbeitet, wie z.B. die Verbesserung von mikro- und makroskopischen Verkehrsmodellen (Projekt DATAMOST), die Verbesserung der Emissionsschätzung des Landverkehrs (Projekt ELK), die Validierung von mobilen GNSS-Receivern (Projekt VaGAD) und die Verbesserung der Ego-Lokalisation von Verkehrsteilnehmern mit Hilfe von Luftbilddaten (Projekt KOKOVI).

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