Mithilfe neuronaler Netze identifiziert das System Straßenschilder, Beschädigungen und Verschmutzungen automatisch. Die manuelle Kontrolle wurde dadurch um über 60 % reduziert – bei gleichzeitig höherer Erkennungsgenauigkeit.
Sämtliche Analyse- und Speichervorgänge erfolgen DSGVO-konform in einer abgesicherten Cloud-Umgebung. Datenschutz-Folgenabschätzungen (DSFA) garantieren höchste Standards in Datensicherheit und Governance.
Eine benutzerfreundliche Weboberfläche visualisiert die Ergebnisse klar und übersichtlich. Schäden, Wartungsbedarf und Prioritäten lassen sich intuitiv nachvollziehen und gezielt bearbeiten.
Gemeinsame Workshops mit den Fachabteilungen des Ministeriums definierten Anforderungen, Datenquellen und Sicherheitsrichtlinien. Auf dieser Basis wurde das technische Konzept erstellt.
Mit TensorFlow wurden KI-Modelle für Objekterkennung und Schadensklassifikation trainiert. Dabei kamen eigens kuratierte Bilddatensätze und Tiefenerkennungsalgorithmen zum Einsatz.
Über Angular wurde eine nutzerfreundliche Webanwendung geschaffen, die KI-Ergebnisse in Echtzeit visualisiert und die Dateneingabe automatisiert.
Die Backend-Integration in C# ermöglicht skalierbare Verarbeitung großer Datenmengen. Cloud-Dienste sorgen für sichere Speicherung, Analyse und Bereitstellung der Ergebnisse.
Um höchste Zuverlässigkeit zu gewährleisten, wurde das System unter verschiedenen Wetterbedingungen wie Regen, Schnee und Dunkelheit getestet und iterativ verbessert.
Die finale Plattform wurde nach ISO- und DSGVO-Standards geprüft und für den produktiven Einsatz freigegeben – mit kontinuierlicher Performance-Überwachung und Feedbackschleifen.
Ergebnis
Mit der neuen KI-Plattform konnte das BMVI seine Inspektionsprozesse grundlegend modernisieren. Automatisierte Erkennung, sichere Datenverarbeitung und klare Visualisierung führen zu kürzeren Reaktionszeiten, höherer Datenqualität und effizienter Ressourcennutzung.
Reduktion manueller Prozesse um 60 %
DSGVO-konforme Cloud-Architektur mit hoher Datensicherheit
