Forschungskolloquium WI

10. Dez

Im Rahmen des Forschungskolloquiums Wirtschaftsinformatik und Data Science referiert am 10.12.2020 um 12:15 Uhr Herr Felix Kortmann, Master of Science HELLA Group- HELLA · Department of Electronics, virtuell über:

Informationen über Straßenschäden sind für die Straßenverkehrsbehörden und deren Infrastrukturmanagement sowie für die automatisierte Fahraufgabe und damit für die Sicherheit und den Komfort der Fahrzeuginsassen von großem Interesse. Daher ist die Untersuchung der automatischen Erkennung verschiedener Arten von Straßenschäden durch Bilder einer Frontkamera im Fahrzeug von größter Bedeutung. Wir stellen einen neuartigen, Deep Learning Lernansatz vor, der das vortrainierte Faster Region Based Convolutional Neural Network (R-CNN) verwendet. Die Datenbasis unserer Arbeit bildet die 'IEEE BigData Cup Challenge' und der Datensatz 'RDD-2020' mit einer großen Anzahl von gelabelten Bildern aus Japan, Indien und der Tschechischen Republik. In einem ersten Schritt klassifizieren wir den Bestimmungsort des Bildes, gefolgt von Expertennetzwerken für jede Region. Zwischen der Erläuterung unserer angewandten Deep-Learning-Methodik werden einige verbleibende Fehlerquellen diskutiert und weitere, teilweise gescheiterte Ansätze aus unserer Entwicklungszeit vorgestellt, die für die zukünftige Arbeit von Interesse sein könnten. Unsere Ergebnisse zeigen die Anwendbarkeit Neuronaler Netze zur Detektion von Längs- und Querrissen, Alligator Cracks und Schlaglöcher über alle Regionen hinweg mit einem F1-Score von 0,487.

Einwahldaten Zoom: https://leuphana.zoom.us/j/95159744663?pwd=MDVHSHh0Zkl6R1Z6MHlkSm9jRjkrdz09

Wir freuen uns auf viele interessierte Teilnehmer/innen

Burkhardt Funk und Tanja Redlich