Die besten Werkzeuge zur Erkennung von Straßenschäden für eine effiziente Instandhaltung

Eine effektive Erkennung von Straßenschäden ist für die Aufrechterhaltung einer sicheren und langlebigen Infrastruktur unerlässlich. Moderne Tools nutzen KI, LiDAR, Infrarotsensoren und hochauflösende Bilder, um Risse, Schlaglöcher und Oberflächendeformationen mit hoher Präzision zu identifizieren.

1. FlyPix AI  

Bei FlyPix AI verändern wir die Art und Weise, wie die Straßeninfrastruktur mithilfe künstlicher Intelligenz überwacht und gewartet wird. Unsere Plattform ist auf die Analyse von Satellitenbildern, Drohnendaten und LiDAR spezialisiert, um präzise, umsetzbare Erkenntnisse zur Erkennung und Bewertung von Straßenschäden zu liefern. Von Rissen und Schlaglöchern bis hin zu strukturellem Verschleiß ermöglicht FlyPix AI eine effiziente Überwachung und sorgt für sicherere und zuverlässigere Verkehrsnetze.

Unsere No-Code-Plattform wurde zur Vereinfachung komplexer georäumlicher Analysen entwickelt und ermöglicht es Benutzern, mühelos Straßenschäden zu erkennen, den Verschleiß im Laufe der Zeit zu verfolgen und Hochrisikobereiche zu identifizieren, ohne dass technisches Fachwissen erforderlich ist. Dies führt zu schnelleren Entscheidungen, proaktiver Wartung und optimiertem Infrastrukturmanagement.

FlyPix AI ist anpassbar und skalierbar und damit eine ideale Lösung für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter Autobahnwartung, kommunale Straßeninspektionen und groß angelegte Transportprojekte. Durch die nahtlose Integration in vorhandene GIS-Systeme verbessert FlyPix AI Arbeitsabläufe ohne Unterbrechungen und bietet präzise Objekterkennung und Echtzeit-Tracking für mehr Verkehrssicherheit.

Hauptmerkmale

• KI-gestützte Analysen: Fortschrittliche KI-Algorithmen analysieren Geodaten, um Straßenschäden hochpräzise zu erkennen und zu klassifizieren.
• No-Code-Schnittstelle: Unsere benutzerfreundliche Plattform erfordert keine Programmierkenntnisse und ist daher für ein breites Spektrum von Benutzern zugänglich.
• Datenkompatibilität aus mehreren Quellen: FlyPix AI unterstützt verschiedene Datenformate, darunter Satellitenbilder, Drohnenaufnahmen und LiDAR-Scans.
• Skalierbarkeit: Geeignet sowohl für die Überwachung kleinerer Stadtstraßen als auch großer nationaler Infrastrukturprojekte.

Dienstleistungen

• Automatisierte Erkennung und Lokalisierung von Straßenschäden (z. B. Schlaglöcher, Risse, Erosion)
• Veränderungs- und Anomalieerkennung von Straßenoberflächen im Zeitverlauf
• Prädiktive Analytik für Infrastrukturverschleiß und -verschlechterung
• Entwicklung kundenspezifischer KI-Modelle für spezielle Anforderungen der Straßenüberwachung
• Heatmap-Generierung zur Visualisierung schadensanfälliger Bereiche

Kontaktinformationen:

• Webseite: flypix.ai 
• Address: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Germany
• Email: info@flypix.ai 
• Telefonnummer: +49 6151 2776497
• LinkedIn: LinkedIn.com/company/flypix-ai 

2. RoadBotics

RoadBotics ist ein System, das mit an Fahrzeugen montierten Smartphone-Kameras Straßenbilder aufnimmt, die mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert werden, um Schäden wie Risse und Schlaglöcher zu erkennen. Die Bilder werden verarbeitet, um den Zustand der Straßen zu beurteilen und Daten zu Art und Schwere des Schadens zu liefern. Das System wurde für Kommunen oder Straßenbaubehörden entwickelt, um Straßennetze effizient zu überwachen.

Das Tool lädt Bilder auf eine Cloud-Plattform hoch, wo Algorithmen des maschinellen Lernens Zustandskarten und Berichte erstellen. Es konzentriert sich auf Oberflächenschäden, die in 2D-Bildern sichtbar sind und normalerweise während regelmäßiger Fahrzeugpatrouillen erfasst werden. Die Daten helfen dabei, Wartungsaufgaben basierend auf erkannten Straßenproblemen zu priorisieren.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet Smartphone-Kameras zur Straßenbildgebung.
• Wendet KI an, um Risse und Schlaglöcher zu erkennen.
• Generiert Zustandskarten aus hochgeladenen Daten.
• Erkennt Oberflächenschäden in Echtzeit.
• Entwickelt für die Überwachung großflächiger Straßennetze.

Vorteile:

• Nutzt gängige Geräte wie Smartphones.
• Reduziert den Bedarf an spezieller Hardware.
• Bietet visuelle Karten zur einfachen Interpretation.
• Waagen zur Abdeckung ausgedehnter Straßennetze.
• Liefert Daten schnell über die Cloud-Verarbeitung.

Nachteile:

• Beschränkt auf die Erkennung von Oberflächenschäden.
• Abhängig von Bildqualität und Beleuchtung.
• Erfordert Internet für Cloud-Analyse.
• Möglicherweise werden strukturelle Probleme unter der Oberfläche übersehen.
• Erfordert regelmäßige Fahrzeugpatrouillen zur Datenerfassung.

Kontaktinformationen:

• Website: michelin.com
• Adresse: Michelin North America Headquarters, 1 Parkway S, Greenville, SC 29615, USA
• E-Mail: info-mmi@michelin.com
• Facebook: facebook.com/MichelinUSA
• LinkedIn: linkedin.com/showcase/michelin-mobility-intelligence
• YouTube: youtube.com/@MichelinGlobal

3. Pavemetrics LCMS-2

Pavemetrics LCMS-2 ist ein laserbasiertes System, das Straßenoberflächen in 3D scannt, um Schäden wie Risse, Schlaglöcher und Spurrillen zu erkennen. Es verwendet hochauflösende Lasersensoren, die an Fahrzeugen montiert sind, um die Oberflächengeometrie zu messen und Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Das Tool wird häufig von Ingenieurbüros oder Autobahnbehörden für detaillierte Straßenbelagsbewertungen verwendet.

Das System erfasst Daten bei hoher Geschwindigkeit und ermöglicht so die Abdeckung langer Straßenabschnitte ohne Verkehrsbehinderung. Es liefert präzise Messungen der Schadenstiefe und -breite, die als 3D-Profile zur Analyse gespeichert werden. Die erfassten Daten können zur Kartierung und Planung von Reparaturen in GIS-Systeme integriert werden.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet Laserscanning für 3D-Oberflächendaten.
• Erkennt Risse, Schlaglöcher und Spurrillen.
• Erfasst Daten bei hoher Fahrzeuggeschwindigkeit.
• Misst präzise Schadenstiefe und -breite.
• Integriert sich mit GIS für Kartierungszwecke.

Vorteile:

• Bietet detaillierte 3D-Straßenoberflächenprofile.
• Funktioniert effizient über große Entfernungen.
• Bietet genaue Schadensmessungen.
• Unabhängig von den Lichtverhältnissen.
• Unterstützt die Integration mit Mapping-Tools.

Nachteile:

• Erfordert teure Laserausrüstung.
• Beschränkt auf den fahrzeugmontierten Einsatz.
• Hohe anfängliche Einrichtungs- und Wartungskosten.
• Die Datenverarbeitung kann zeitaufwändig sein.
• Nicht für Inspektionen im kleinen Maßstab geeignet.

Kontaktinformationen:

• Website: pavemetrics.com 
• Adresse: 3425 rue Pierre-Ardouin, Quebec (Quebec), Kanada, G1P 0B3
• Telefon: +1 418 210 3629
• LinkedIn: linkedin.com/company/pavemetrics-systems-inc- 
• YouTube: youtube.com/@RoboSenseLiDAR

4. YOLOv5 (Straßenschaden-Variante)

YOLOv5, angepasst für die Erkennung von Straßenschäden, ist ein Open-Source-Objekterkennungsmodell, das Deep Learning verwendet, um Straßenprobleme wie Schlaglöcher und Risse in Bildern zu identifizieren. Es verarbeitet Echtzeit- oder vorab aufgezeichnetes Filmmaterial von Kameras, die oft an Fahrzeugen oder Drohnen montiert sind, um Schäden mit Begrenzungsrahmen zu kennzeichnen. Das System ist anpassbar und wird häufig in der Forschung oder von Technologieentwicklern zur automatisierten Straßenüberwachung verwendet.

Das Modell basiert auf Convolutional Neural Networks, die mit Datensätzen wie RDD2022 trainiert wurden, die annotierte Bilder von Straßenschäden enthalten. Es arbeitet schnell und analysiert Frames, um mehrere Schadensarten gleichzeitig zu erkennen. Benutzer benötigen technische Fähigkeiten, um es zu trainieren und auf bestimmter Hardware oder Plattformen einzusetzen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Nutzt Deep Learning zur Schadenserkennung.
• Identifiziert Schlaglöcher und Risse in Bildern.
• Verarbeitet Daten in Echtzeit oder offline.
• Beschriftet Schäden mit Begrenzungsrahmen.
• Anpassbar für bestimmte Datensätze.

Vorteile:

• Erkennt mehrere Schadensarten gleichzeitig.
• Schnelle Verarbeitung für Echtzeitnutzung.
• Open Source und vielseitig anpassbar.
• Funktioniert mit verschiedenen Kameraeingängen.
• Skaliert mit Verbesserungen der Trainingsdaten.

Nachteile:

• Zur Implementierung ist technisches Fachwissen erforderlich.
• Abhängig von qualitativ hochwertigen Trainingsdatensätzen.
• Begrenzt durch Kameraauflösung und -winkel.
• Subtile oder unterirdische Schäden können übersehen werden.
• Benötigt Hardware zur Bereitstellung.

Kontaktinformationen:

• Website: ultralytics.com
• Adresse: 5001 Judicial Way, Frederick, MD 21703, USA
• E-Mail: hello@ultralytics.com
• X: x.com/ultralytics
• LinkedIn: linkedin.com/company/ultralytics
• YouTube: youtube.com/ultralytics
• GitHub: github.com/ultralytics/yolov5

5. ARRB Hawkeye 2000

ARRB Hawkeye 2000 ist ein fahrzeugmontiertes System, das mit Lasern und Kameras Straßenschäden wie Risse, Schlaglöcher und Oberflächenschäden erkennt. Es sammelt Daten bei Hochgeschwindigkeitsmessungen und misst den Zustand der Straßendecke mit einer Kombination aus 2D-Bildgebung und 3D-Profilerstellung. Das Tool wird von Straßenbehörden für netzweite Bewertungen verwendet.

Das System zeichnet Daten in Echtzeit auf, die später verarbeitet werden, um Berichte über den Zustand der Straße und den Reparaturbedarf zu erstellen. Es enthält Software zur Visualisierung von Schäden und zur Integration in Asset-Management-Systeme. Kalibrierung und Wartung sind notwendig, um eine gleichbleibende Genauigkeit bei allen Untersuchungen sicherzustellen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Kombiniert Laser und Kameras zur Erkennung.
• Misst bei Untersuchungen Risse und Schlaglöcher.
• Erfasst Daten bei hoher Fahrgeschwindigkeit.
• Bietet 2D-Bilder und 3D-Profile.
• Wird für die Analyse großer Straßennetze verwendet.

Vorteile:

• Deckt Straßen schnell und mit minimalen Störungen ab.
• Bietet sowohl 2D- als auch 3D-Datenausgaben.
• Lässt sich in die Verwaltungssoftware integrieren.
• Zuverlässig für groß angelegte Beurteilungen.
• Protokolliert detaillierte Oberflächenbedingungen.

Nachteile:

• Teure Ausrüstung und Einrichtungskosten.
• Für die Verwendung sind geschulte Bediener erforderlich.
• Beschränkt auf mit dem Auto befahrbare Straßen.
• Die Datenverarbeitung kann Ergebnisse verzögern.
• Wartung der Laserkomponenten erforderlich.

Kontaktinformationen:

• Website: arrbsystems.com
• Adresse: 31 Hyllie Stationstorg 215 32, Malmö
• Telefon: +46 701 606 025
• E-Mail: europe@arrbsystems.com
• YouTube: youtube.com/@arrbgroup
• LinkedIn: linkedin.com/company/arrbsystems
• YouTube: youtube.com/@arrbsystems7879
• X: x.com/ArrbSystems
• Facebook: .facebook.com/arrbsystems
• Instagram: instagram.com/arrbsystems

6. RoadScanner (IDS GeoRadar)

RoadScanner von IDS GeoRadar ist ein Bodenradarsystem (GPR), das Straßenschäden erkennt, darunter auch unterirdische Defekte wie Hohlräume oder Delaminationen sowie Oberflächenrisse. Es nutzt Radarwellen, um die Straßenbeläge zu durchdringen und Daten von Fahrzeugen zu erfassen, die mit normaler Geschwindigkeit fahren. Das Tool wird von Ingenieuren oder Infrastrukturmanagern für Strukturbewertungen verwendet.

Das System erzeugt Bilder des Untergrunds und Daten zum Oberflächenzustand, die analysiert werden, um Schäden zu identifizieren, die mit bloßem Auge nicht erkennbar sind. Es erfordert spezielle Software, um Radarreflexionen zu interpretieren und Ergebnisse zu kartieren. Der Einsatz erfolgt typischerweise auf Autobahnen oder Stadtstraßen mit hohem Verkehrsaufkommen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet GPR, um Schäden unter der Oberfläche zu erkennen.
• Identifiziert Risse und Hohlräume im Straßenbelag.
• Erfasst Daten bei normaler Fahrgeschwindigkeit.
• Erzeugt Bilder von Straßenschichten.
• Konzentriert sich auf die Strukturintegritätsanalyse.

Vorteile:

• Erkennt versteckte Probleme unter der Oberfläche.
• Funktioniert ohne Verkehrsunterbrechung.
• Bietet detaillierte Daten zur Straßenbelagsschicht.
• Nützlich für die Prüfung der strukturellen Integrität.
• Bewältigt lange Straßenabschnitte effizient.

Nachteile:

• Hohe Kosten für Radarausrüstung.
• Erfordert Fachwissen zur Datenanalyse.
• Beschränkt auf radarerkennbare Schäden.
• Die Oberflächenauflösung kann geringer sein.
• Einrichtung und Kalibrierung nehmen Zeit in Anspruch.

Kontaktinformationen:

• Website: idsgeoradar.com
• Adresse: Via Augusto Righi, 6, 6A, 8, Loc. Ospedaletto – Pisa, Italien – 56121
• Telefon: +39 050 098 9300
• X: x.com/IDS_GeoRadar
• LinkedIn: linkedin.com/company/ids-georadar
• YouTube: youtube.com/@IDSGeoRadar

7. Dynatest Straßenoberflächen-Profiler (RSP)

Dynatest RSP ist ein laserbasiertes Profilmessgerät, das an Fahrzeugen montiert wird und durch Messung der Oberflächenhöhe Straßenschäden wie Spurrillen, Risse und Unebenheiten erkennt. Es sammelt kontinuierlich Daten entlang der Straßenlänge und erstellt Profile, mit denen der Zustand der Straßendecke beurteilt werden kann. Das Gerät wird häufig von Autobahnbehörden zur Wartungsplanung eingesetzt.

Das System verwendet mehrere Lasersensoren, um hochauflösende Oberflächendaten bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten zu erfassen. Es erstellt Berichte über die Schwere der Schäden und Standorte, oft in Verbindung mit GPS zur Kartierung. Um die Messgenauigkeit über die Zeit aufrechtzuerhalten, ist eine regelmäßige Kalibrierung erforderlich.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Misst die Oberflächenhöhe mit Lasern.
• Erkennt Spurrillen, Risse und Unebenheiten.
• Sammelt kontinuierlich Daten auf Straßen.
• Bietet Profile zur Zustandsanalyse.
• Koppelt sich mit GPS zur Standortverfolgung.

Vorteile:

• Bietet präzise Oberflächenmessungen.
• Arbeitet für mehr Effizienz mit hoher Geschwindigkeit.
• Kartiert Schäden mit geografischen Daten.
• Zuverlässig für die Straßenprofilierung.
• Deckt ausgedehnte Straßennetze ab.

Nachteile:

• Beschränkt auf die Erkennung auf Oberflächenebene.
• Teure Ausrüstung und Wartung.
• Zur Verwendung ist eine Fahrzeugmontage erforderlich.
• Die Interpretation von Daten erfordert Fähigkeiten.
• Die Kalibrierung kann häufig erfolgen.

Kontaktinformationen:

• Website: dynatest.com
• Telefon: +45 70 25 33 55
• E-Mail: info@dynatest.com
• Facebook: facebook.com/Dynatest.PavementEngineering
• LinkedIn: linkedin.com/company/dynatest
• YouTube: youtube.com/c/Dynatestas

8. StreetScan

StreetScan ist ein System, das mit fahrzeugmontierten Kameras und Sensoren Straßenschäden wie Risse, Schlaglöcher und Oberflächenverschleiß in städtischen Netzwerken erkennt. Es erfasst 2D-Bilder und einige 3D-Daten, die mit KI verarbeitet werden, um Straßenbelagsprobleme zu identifizieren und zu klassifizieren. Das Tool ist für Städte konzipiert, um Straßen systematisch zu überwachen.

Die Daten werden auf eine Cloud-Plattform hochgeladen, wo sie analysiert werden, um Zustandsbewertungen und Reparaturempfehlungen zu erstellen. Das System ist während regelmäßiger Patrouillen im Einsatz und erfordert nur minimale Einrichtungsarbeiten, abgesehen von der Montage der Ausrüstung. Es konzentriert sich auf sichtbare Schäden und ist daher für Routineinspektionen geeignet.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet Kameras und Sensoren zur Erkennung.
• Erkennt Risse, Schlaglöcher und Verschleiß.
• Verarbeitet Daten mit KI in der Cloud.
• Entwickelt für die Überwachung städtischer Straßen.
• Erfasst sowohl 2D- als auch begrenzte 3D-Daten.

Vorteile:

• Einfache Installation mit Fahrzeughalterungen.
• Bietet automatisierte Zustandsbewertungen.
• Waagen für den stadtweiten Einsatz.
• Verwendet KI zur schnellen Analyse.
• Zugänglich über Cloud-Plattform.

Nachteile:

• Beschränkt sich auf sichtbare Oberflächenschäden.
• Abhängig von der Internetverbindung.
• Möglicherweise werden Probleme unter der Oberfläche übersehen.
• Die Bildqualität wirkt sich auf die Genauigkeit aus.
•  Erfordert regelmäßige Patrouillen für Updates.

Kontaktinformationen:

• Website: streetscan.com
• Adresse: 605 Salem Street, Wakefield, MA 01880, USA
• Telefon: (844) 787-7226
• E-Mail: info@streetscan.com
• X: x.com/StreetScanInc
• Facebook: facebook.com/ScanStreet
• LinkedIn: linkedin.com/company/streetscan

9. RoadAI (Vaisala)

RoadAI, ebenfalls von Vaisala, ist ein KI-gesteuertes System, das Videomaterial von Fahrzeugkameras analysiert, um Straßenschäden wie Schlaglöcher, Risse und Oberflächenverschleiß zu erkennen. Es verarbeitet Echtzeit- oder aufgezeichnete Daten und identifiziert Probleme mit Algorithmen des maschinellen Lernens. Das Tool richtet sich an Straßenmanager zur automatisierten Zustandsüberwachung.

Das System verwendet Standardkameras, die häufig an Flottenfahrzeugen montiert sind, um während des regulären Betriebs Filmmaterial zu sammeln. Es liefert Berichte über Schadensorte und -arten, auf die über eine Cloud-Schnittstelle zugegriffen werden kann. Kalibrierungs- und Trainingsdaten sind der Schlüssel zur Aufrechterhaltung der Erkennungsgenauigkeit.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Analysiert Videos mit KI zur Schadenserkennung.
• Erkennt Schlaglöcher, Risse und Verschleiß.
• Verwendet standardmäßige, fahrzeugmontierte Kameras.
• Verarbeitet Daten in Echtzeit oder später.
• Bietet cloudbasierte Schadensberichte.

Vorteile:

• Verwendet vorhandene Kameras und senkt so die Kosten.
• Automatisiert die Erkennung mit KI.
• Zugänglich über Cloud-Plattformen.
• Skaliert mit der Flottenfahrzeugnutzung.
• Schnelle Verarbeitung von Videomaterial.

Nachteile:

• Hängt von der Videoqualität und der Beleuchtung ab.
• Beschränkt auf die Sichtbarkeit von Oberflächenschäden.
• Für Genauigkeit ist Training erforderlich.
• Für Berichte auf das Internet angewiesen.
• Möglicherweise werden subtile Schadensarten übersehen.

Kontaktinformationen:

• Website: vaisala.com
• Unternehmen: Vaisala Oyj
• Adresse: Vanha Nurmijärventie 21, 01670 Vantaa, Finnland
• Telefon: +358 9 89491
• X: x.com/vaisalagroup
• Facebook: facebook.com/Vaisala
• Instagram: instagram.com/vaisalagroup
• LinkedIn: linkedin.com/company/vaisala
• YouTube: youtube.com/channel/UCScRatNnyyOhdushbQ01MwQ

10. Trimble MX9

Trimble MX9 ist ein mobiles Kartierungssystem, das Laser, Kameras und GNSS verwendet, um bei Fahrzeuguntersuchungen Straßenschäden wie Risse, Schlaglöcher und Oberflächenverschleiß zu erkennen. Es erfasst hochauflösende 3D-Daten und Bilder, die verarbeitet werden, um den Straßenzustand in allen Straßennetzen zu beurteilen. Das Tool wird von Transportunternehmen für detaillierte Infrastrukturanalysen verwendet.

Das System arbeitet bei Autobahngeschwindigkeiten und sammelt georäumliche Daten, die an genaue Standorte gebunden sind. Es erfordert Software wie Trimble Business Center zur Verarbeitung und Visualisierung von Schadensfeststellungen. Die Bereitstellung erfordert erhebliche Investitionen in Hardware und geschultes Personal.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet Laser, Kameras und GNSS zur Erkennung.
• Erkennt Risse, Schlaglöcher und Verschleiß.
• Erfasst 3D-Daten mit hoher Geschwindigkeit.
• Bietet eine georäumliche Schadenskartierung.
• Wird für netzwerkweite Bewertungen verwendet.

Vorteile:

• Hochauflösende 3D- und Bilddaten.
• Bedeckt Straßen schnell und präzise.
• Verknüpft Schäden mit genauen Standorten.
• Zuverlässig für groß angelegte Umfragen.
• Detaillierte Ausgaben zur Analyse.

Nachteile:

• Hohe Hardware- und Softwarekosten.
• Für die Verwendung sind technische Fachkenntnisse erforderlich.
• Beschränkt auf fahrzeugbasierte Erhebungen.
• Die Bearbeitungszeit kann lang sein.
• Für Komponenten ist eine Wartung erforderlich.

Kontaktinformationen:

• Website: trimble.com
• Adresse: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, USA
• Telefon: +1 (720) 887-6100
• X: x.com/TrimbleCorpNews
• Facebook: facebook.com/TrimbleCorporate
• LinkedIn: linkedin.com/company/trimble
• YouTube: youtube.com/@TrimbleBuildings

11. Fugro Roadware Vision

Fugro Roadware Vision ist ein fahrzeugmontiertes System, das bei Inspektionen mithilfe von Kameras und Lasern Straßenschäden wie Risse, Schlaglöcher und Oberflächenschäden erkennt. Es sammelt 2D-Bilder und 3D-Profile, die verarbeitet werden, um den Straßenzustand für das Straßenmanagement zu bewerten. Das Tool wird von Behörden zur systematischen Überwachung der Infrastruktur eingesetzt.

Das System arbeitet bei Fahrgeschwindigkeit und erfasst Daten, die mit GPS-Koordinaten verknüpft sind, für Kartierungszwecke. Es verwendet proprietäre Software, um Ergebnisse zu analysieren und Zustandsberichte zu erstellen. Für einen unterbrechungsfreien Betrieb ist eine regelmäßige Wartung der Sensoren und Fahrzeuge erforderlich.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Kombiniert Kameras und Laser zur Erkennung.
• Erkennt Risse, Schlaglöcher und Beschädigungen.
• Erfasst Daten bei normaler Fahrgeschwindigkeit.
• Bietet 2D- und 3D-Oberflächendaten.
• Verknüpft Schäden mit GPS-Standorten.

Vorteile:

• Effizient für eine breite Straßenabdeckung.
• Bietet duale 2D- und 3D-Ausgänge.
• Kartiert Schäden mit geografischer Präzision.
• Zuverlässig für systematische Erhebungen.
• Es werden detaillierte Zustandsberichte erstellt.

Nachteile:

• Hohe Kosten für Ausrüstung und Wartung.
• Beschränkt auf die Erkennung auf Oberflächenebene.
• Für die Bedienung ist geschultes Personal erforderlich.
• Die Datenverarbeitung kann Ergebnisse verzögern.
• Die Abhängigkeit vom Fahrzeug schränkt die Nutzung ein.

Kontaktinformationen:

• Website: fugro.com
• Adresse: 13501 Katy Freeway, Suite 1050, Houston, TX 77079, USA
• Telefon: +1 713 369 5600
• X: x.com/fugro
• Facebook: facebook.com/fugro
• Instagram: instagram.com/fugro
• LinkedIn: linkedin.com/company/fugro

12. GPR-Straßeninspektionssystem (GSSI)

Das von GSSI entwickelte GPR-Straßeninspektionssystem verwendet an Fahrzeugen montierte Bodenradare (GPR), um Straßenschäden wie Hohlräume, Risse und Beschädigungen der Straßendecke zu erkennen. Es sendet Radarwellen in die Straßenstruktur und analysiert Reflexionen, um Defekte zu identifizieren, die an der Oberfläche nicht sichtbar sind. Dieses Tool wird von Ingenieuren für eingehende Bewertungen der Straßenintegrität eingesetzt, insbesondere auf Autobahnen oder kritischer Infrastruktur.

Das System erfasst Daten bei mäßiger Geschwindigkeit und erstellt Untergrundprofile, die Tiefe und Ausmaß der Schäden über die Straßenbelagsschichten hinweg abbilden. Es erfordert spezielle Software, um Radarsignale zu interpretieren und verwertbare Berichte zu erstellen, die an GPS-Koordinaten gebunden sind. Aufgrund seines detaillierten Fokus wird der Einsatz in der Regel für bestimmte Straßenabschnitte und nicht für breite Netzwerke geplant.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet GPR, um Schäden unter der Oberfläche zu erkennen.
• Identifiziert Hohlräume, Risse und Schichtprobleme.
• Erfasst Daten bei mäßigen Fahrzeuggeschwindigkeiten.
• Erstellt detaillierte Untergrundprofile.
• Kartiert Schäden mit GPS-Integration.

Vorteile:

• Erkennt versteckte Strukturdefekte.
• Bietet detaillierte schichtspezifische Daten.
• Funktioniert ohne Verkehrsbehinderung.
• Nützlich für die Überprüfung kritischer Infrastrukturen.
• Verknüpft Ergebnisse mit genauen Standorten.

Nachteile:

• Hohe Kosten für GPR-Ausrüstung und Wartung.
• Erfordert Fachwissen zur Datenanalyse.
• Beschränkt auf langsamere Umfragegeschwindigkeiten.
• Die Oberflächenauflösung kann geringer sein.
• Nicht für umfassende Netzwerkscans geeignet.

Kontaktinformationen:

• Website: geophysical.com
• Adresse: 40 Simon Street, Nashua, NH 03060-3075, USA
• Telefon: 800-524-3011
• X: x.com/GSSI_GPR
• Facebook: facebook.com/GSSIGPR
• Instagram: instagram.com/gssi_gpr
• LinkedIn: linkedin.com/company/geophysical-survey-systems-inc
• YouTube: youtube.com/user/GPRbyGSSI

13. RoboSense LiDAR-Straßenscanner

Der RoboSense LiDAR Road Scanner ist ein System, das die an Fahrzeugen montierte LiDAR-Technologie (Light Detection and Ranging) nutzt, um Straßenschäden wie Schlaglöcher, Risse und Unebenheiten in 3D zu erkennen. Es sendet Laserimpulse aus, um Entfernungen zu messen und hochauflösende Punktwolken von Straßenoberflächen zu erstellen, die verarbeitet werden, um Schäden zu identifizieren. Das Tool wird von Transportagenturen oder Entwicklern autonomer Fahrzeuge zur präzisen Straßenüberwachung verwendet.

Das System arbeitet bei Fahrgeschwindigkeit und erfasst detaillierte 3D-Daten, die Ausmaß und Lage der Schäden verraten. Zur Kartierung wird es häufig mit GPS gekoppelt. Es erfordert Software, um Punktwolken in verwertbare Berichte umzuwandeln, wobei sowohl die Oberflächen- als auch die oberflächennahen Bedingungen im Mittelpunkt stehen. Der Einsatz erfordert fortschrittliche Hardware, sodass es sich für gezielte oder hochwertige Straßenbewertungen eignet.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet LiDAR zur 3D-Schadenserkennung.
• Erkennt Schlaglöcher, Risse und Unregelmäßigkeiten.
• Erfasst Daten bei Standardfahrgeschwindigkeiten.
• Erstellt hochauflösende Punktwolken.
• Konzentriert sich auf die präzise Oberflächenkartierung.

Vorteile:

• Bietet hochpräzise 3D-Schadensdaten.
• Funktioniert bei verschiedenen Lichtverhältnissen.
• Deckt Straßen effizient mit LiDAR ab.
• Bietet detaillierte räumliche Messungen.
• Nützlich für autonome Fahrzeugsysteme.

Nachteile:

• Teure LiDAR-Hardware erforderlich.
• Die Datenverarbeitung kann komplex sein.
• Beschränkt auf die Verwendung im Fahrzeug.
• Möglicherweise werden tief unter der Oberfläche liegende Probleme übersehen.
• Für den Betrieb sind technische Kenntnisse erforderlich.

Kontaktinformationen:

• Website: robosense.ai
• Adresse: Gebäude 9, Block 2, Zhongguan Honghualing Industriegebiet Süd, 1213 Liuxian Avenue, Taoyuan Street, Nanshan District, Shenzhen, China
• Telefon: 0755-86325830
• E-Mail: voice@robosense.ai
• X: x.com/RoboSenseLiDAR
• LinkedIn: linkedin.com/company/robosense-lidar
• YouTube: youtube.com/@RoboSenseLiDAR

Schlussfolgerung

Werkzeuge zur Erkennung von Straßenschäden haben die Infrastrukturwartung revolutioniert, indem sie eine genaue und effiziente Überwachung des Straßenzustands ermöglichen. KI-gestützte Lösungen, darunter Deep-Learning-Modelle und Computer-Vision-Techniken, haben eine hohe Präzision bei der Erkennung von Rissen, Schlaglöchern und anderen Oberflächendefekten bewiesen. Darüber hinaus bieten drohnenbasierte Inspektionen und LiDAR-Technologie hochauflösende räumliche Daten, die großflächige Straßenbewertungen effektiver machen.

Die Wahl eines Tools zur Erkennung von Straßenschäden hängt von Faktoren wie Budget, erforderlicher Genauigkeit und Integration in die vorhandene Infrastruktur ab. Mit kontinuierlichen Fortschritten in den Bereichen KI und IoT werden zukünftige Lösungen voraussichtlich noch automatisierter, echtzeitfähiger und kosteneffizienter sein und zu sichereren und nachhaltigeren Straßennetzen beitragen.

Häufig gestellte Fragen