Kunstliche Intelligenz als Strategie in der Ingenieurgeodasie erste Schritte im Bahnumfeld
A system for recording train rides for work in the track area is crucial. The usage of Artificial Intelligence contributes to this. In the following article a first approach based on Deep Learning is presented, that automatically detects trains on the base of image data and can lead to more safety in the track area. In addition, a software has been developed that reduces the extensive and work intensive data preparation effort significantly. This article presents the potential and the flexible deployment of Artificial Intelligence in the engineering geodetic domain. Schlusselworter: Deep Learning, Convolutional Neural Network, Kunstliche Intelligenz, Zugdetektion, Rottenwarnanlage 1 Anwendungskontext und Motivation Die Ingenieurgeodasie tritt als Dienstleister in einem breiten Domanenspektrum auf. Insbesondere der sichere Umgang mit Prazisionsmessungen, Datenmanagement, Referenzund IT Systemen ist ein massgebliches Alleinstellungsmerkmal der modernen, interdisziplinaren Geodasie. Verfahren der Kunstlichen Intelligenz (KI) beschranken sich gegenwartig nicht mehr nur auf die Softwareindustrie, sondern rucken immer weiter in die unterschiedlichsten Branchen vor. So gewinnt dieses Werkzeug auch im Bereich des geodatischen Arbeitens zunehmend an Bedeutung. Cha et al. (2017) sowie Cha und Wang (2017) prasentieren die Moglichkeit, Risse in Betonbauwerken zu erkennen. Dabei werden Daten aus unbemannten Flugsystemen (UAV) mittels kunstlicher neuronaler Netzwerke (KNN) verarbeitet. In Musella et al. (2019) wird Building Information Modeling (BIM) mit KI zur Erkennung seismischer Schaden an Mansardengebauden verknupft. Das Konsortium >KI meets BIM< in welchem auch der Lehrstuhl Informatik im Bauwesen der Ruhr Universitat Bochum (RUB) vertreten ist, legt einen Forschungsschwerpunkt auf die automatisierte Bauablaufplanung und strebt die Umsetzung mit Hilfe von Laserscannern an. Zum Bereich des spurgebundenen Baustellen Monitorings gehort auch die Sicherung der Baustellen (Abb. 1) Dazu zahlt u. a. die luckenlose Erfassung und zuverlassige, ortsgerechte Weitergabe von Zugfahrten in den verschiedensten Gefahrensituationen, um dem Baustellenpersonal (Rotte) die rechtzeitige Raumung des Gleisbereichs zu ermoglichen. Ublich ist der Einsatz sogenannter Rottenwarnanlagen, welche von Sicherungspersonal Sakra) beaufsichtigt werden und mit Hilfe mechanischer, induktiver oder elektromagnetischer Sensoren den Zug streckenseitig detektieren, um die Rotte uber akustische und optische Reize zu warnen (Abb. 2) Im folgenden Anwendungsbeispiel soll experimentell KI eingesetzt werden, um in Bilddaten automatisiert Kunstliche Intelligenz als Strategie in der Ingenieurgeodasie erste Schritte im Bahnumfeld Bastian Plass, Kira Zschiesche, Tamer Altinbas, Daniel Karla, Linda Rau und Martin Schluter Abb. 1: Warngeberkette M it fr eu nd lic he r Ge ne hm ig un g de r Un te rn eh m en sg ru pp e Zo lln er