Über 20 Jahre Erfahrung in der Erfassung von Straßen- und Schienennetzen
KI-gestützte Infrastrukturinventarisierung direkt aus der Befahrung
Verkehrsschilder automatisch aus der Straßenbefahrung erkennen, zuordnen und mit dem Bestand abgleichen – transparent und nachvollziehbar.
Bild- und datenbasierte Plattform für Infrastrukturbetreiber
STRADIS: Streckenbilder, Messdaten und Sachdaten in einer Lösung
STRADIS unterstützt seit über 20 Jahren Kommunen, Infrastrukturbetreiber und Verkehrsorganisationen bei der Erfassung und Erkennung von Straßen- und Schienennetzen. Kern der Lösung ist eine bild- und datenbasierte Plattform, die Streckenbilder, Messdaten und verortete Sachdaten zusammenführt.
Mit steigenden Anforderungen an Datenaktualität, Nachvollziehbarkeit und Effizienz wurde deutlich: Klassische, regelbasierte Verfahren und bestehende Marktprodukte reichen für eine skalierbare Infrastrukturinventarisierung nicht mehr aus. Hohe Objektvarianz, wechselnde Perspektiven und reale Umgebungsbedingungen führen zu manuellem Aufwand und eingeschränkter Übertragbarkeit.
Erkennung von Verkehrszeichen direkt aus der Befahrung.
Der Use Case
Verkehrsschilder inventarisieren – direkt aus der Befahrung
Als ersten Anwendungsfall setzte STRADIS auf die Inventarisierung von Verkehrsschildern. Ziel war es, Schilder automatisch aus den während der Straßenbefahrung aufgenommenen Bilddaten zu erkennen, eindeutig zuzuordnen und mit einer bestehenden Infrastruktur-Datenbank abzugleichen.
Von Anfang an entscheidend:
Automatische Erkennung ohne nachgelagerte manuelle Sichtung aller Bilder, strukturierter Abgleich mit vorhandenen Bestandsdaten, volle Nachvollziehbarkeit jeder Entscheidung sowie DSGVO-Konformität.
Die Lösung
STRADIS WebClient kombiniert mit Vision AI von DENKweit
Technische Basis bildet der browserbasierte STRADIS WebClient. Er visualisiert Bilddaten, Karten, Messungen und Sachdaten synchron und dient als zentrale Arbeitsoberfläche für die Infrastrukturinventarisierung.
Gemeinsam mit DENKweit wurde der WebClient um Vision-AI-Funktionalität auf Basis von DENKnets erweitert. So werden Erkennung, Abgleich und Prüfung in einem durchgängigen, praxisnahen Ablauf zusammengeführt.
Abgleich der erkannten Schilder mit DENK Match AI.
Warum Vision AI hier entscheidend ist
Ein lern- und skalierfähiges System statt starrer Regelwerke
Verkehrsinfrastruktur ist real, variabel und nicht normiert. Vision AI auf Basis von DENKnets ist dafür ausgelegt, genau mit dieser Varianz umzugehen. Die Modelle werden mit realen Befahrungsdaten trainiert und iterativ erweitert – etwa für neue Schildtypen oder veränderte Rahmenbedingungen. Im Gegensatz zu starren Regelwerken entsteht so ein lern- und skalierfähiges System, das sich auf weitere Objekte übertragen lässt.
Mehrwert für Infrastrukturdienstleister
Der Ansatz ist bewusst über den Use Case Verkehrsschilder hinaus ausgelegt. Das Zusammenspiel aus WebClient und DENKnet lässt sich auf weitere Infrastruktur-Objekte übertragen, z. B. Fahrzeugrückhaltesysteme, Fahrbahnmarkierungen sowie Schächte und Gullydeckel.
Für Infrastrukturdienstleister bedeutet das: strukturierte Inventarisierung direkt aus Befahrungsdaten, weniger manuelle Nacharbeit, nachvollziehbare, prüfbare Ergebnisse und ein skalierbares Prinzip statt einer Einzellösung. Auch geografisch ist die Lösung skalierbar: Erste Anfragen aus Österreich unterstreichen das Potenzial über den deutschen Markt hinaus.
Der Prozess: Erkennung, Abgleich und transparente Prüfung
Der Ablauf folgt einem klaren, praxisnahen Prinzip – von der automatischen Objekterkennung über den Abgleich mit dem Bestand bis zur nachvollziehbaren Prüfung im WebClient.
Objekterkennung mit DENKnet
Verkehrsschilder werden automatisch in den Bilddaten erkannt – direkt aus der Befahrung, ohne Vorselektion.
Zuordnung & Abgleich mit DENK Match AI
Die erkannten Schilder werden mit Einträgen aus der bestehenden Infrastruktur-Datenbank verglichen und eindeutig zugeordnet.
Transparente Prüfung im WebClient
Alle Ergebnisse sind visuell nachvollziehbar. Anwender können Erkennungen prüfen, bestätigen oder korrigieren – inklusive Originalbildbezug.
Fazit
Eine Blaupause für moderne Infrastrukturdienstleister
Die Zusammenarbeit von STRADIS und DENKweit zeigt, wie KI-gestützte Infrastrukturinventarisierung praxisnah funktioniert: automatisiert, transparent und kontrollierbar. DENKnet übernimmt die robuste Erkennung realer Objekte, DENK Match AI sorgt für den intelligenten Abgleich mit dem Bestand, eingebettet in eine etablierte WebClient-Plattform.
Ein Ansatz, der nicht nur für einen Kunden funktioniert, sondern als Blaupause für moderne Infrastrukturdienstleister dient.
