KI-App erkennt Straßenschäden – Abschlussarbeit bei Arineo

Das KI-Team der Arineo betreute zusammen mit dem Lehrstuhl für Informationsmanagement der Universität Göttingen einen Wirtschaftsinformatik-Studenten bei der erfolgreichen Erstellung einer Bachelorthesis, die die Entwicklung einer App mit Künstlicher Intelligenz zur Erfassung von Schäden auf Straßen behandelt.  

Studierende der Fächer Informatik, Wirtschaftsinformatik oder BWL können bei Arineo als Werkstudierende oder Praktikant:innen in verschiedenen Kunden- oder Innovationsprojekten mitwirken. Dieses Angebot hat der Göttinger Student Sebastian Kampen genutzt, um wertvolle Praxiserfahrung im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu sammeln. Fachlich betreut von dem KI-Team rund um Dr. Gerhard Heinzerling konnte Sebastian Kampen ebenfalls seine Bachelorarbeit bei Arineo schreiben: „Arineo bietet als IT-Dienstleister ein breites Portfolio im Bereich der Künstlichen Intelligenz an, wie z. B. die Image, Sound & Video Verarbeitung. Das KI-Team arbeitet aktuell an einem Projekt, um anhand von Bildern Straßenschäden in Städten zu erkennen. Durch meine Mitarbeit an dem Projekt entstand die Idee für meine Abschlussarbeit“, erklärt Sebastian Kampen. Die wissenschaftliche Betreuung übernahm der Lehrstuhl für Informationsmanagement von Herrn Prof. Dr. Kolbe, der bereits im Rahmen der Smart Mobility Research Group das Thema "Bilderkennung für Straßenzustand" wissenschaftlich bearbeitet hat.

Das KI-Projekt von Arineo umfasst eine App mit Künstlicher Intelligenz, über die Fotos von Straßenschäden aufgenommen und prozediert werden. Anschließend nimmt sie eine Klassifizierung und anschließende Meldung des Straßenschadens vor. Der passende Reparaturauftrag kann von der Stadt so zeitnah an die entsprechende Straßenbaufirma vergeben werden. Das spart Zeit und Personalkosten, da die Schäden sonst manuell durch Begehungen der Stadt erfasst und bearbeitet werden müssen. 

Die Arbeit zum Abschluss des Wirtschaftsinformatikstudiums von Sebastian Kampen beinhaltet speziell den Aufbau einer mobil anwendbaren App zur Einordnung von Straßenschäden und dieser im Kontext der Straßenunterhaltung selbst. „Sebastian hat zusammen mit uns für die Beantwortung seiner Forschungsfragen das Konzept von neuronalen Netzen zur Klassifizierung von Bildern angewendet, die wir auch bei unseren B2B-Kunden im Einsatz haben. Die Straßenschäden-App ist ein tolles Beispiel für den vielfältigen Einsatz von KI zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Die Bilderkennung kann in nahezu allen Branchen und Einsatzgebieten verwendet werden“, berichtet Dr. Gerhard Heinzerling, Senior Data Scientist von Arineo.  

Arineo gratuliert Sebastian Kampen zum sehr guten Abschneiden seiner Bachelorthesis (Note 1,3) und freut sich, dass er sich weiterhin im Portfolio-Bereich Artificial Intelligence einbringt.  

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[1] Beispielsweise: Chatterjee, S., Saeedfar, P., Tofangchi, S. and Kolbe, L. M. (2018). Intelligent Road Maintenance: A Machine Learning Approach for Surface Defect Detection. In: European Conference on Information Systems (ECIS), Portsmouth, UK, pp 1-16.

 



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v.l.n.r.: Dr. Gerhard Heinzerling, Sebastian Kampen, Prof. Dr. Lutz M. Kolbe