Titel: Digitales Design im Rahmen des Projekts „Leipziger Stadtraum“

Projektdauer: 2023 – 2026

Forschungsbereich: Smart City

Die rasanten Veränderungen im öffentlichen Straßenraum stellen neue Herausforderungen an die Umgestaltung von Verkehr und Mobilität. Eine zukunftsorientierte Lösung erfordert insbesondere eine rasche Anpassung der Stadt- und Verkehrsplanung. Die Digitalisierung kann dabei helfen, Planungsprozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten. Dazu muss die notwendige Datenbasis erweitert und besser nutzbar gemacht werden.

Dazu werden Fahrzeuge der Stadtreinigung mit Kameras und Sensortechnik wie LiDAR ausgestattet, um die Qualität des Straßenraums zu sichern. Wir entwickeln intelligente Systeme, die die gesammelten Daten automatisch auswerten. Diese Auswertungen lassen Rückschlüsse auf den Zustand des Straßenraums zu. Wir interessieren uns besonders für Objekte, die sich im Laufe der Zeit schnell verändern oder den Verkehrsfluss beeinträchtigen können.

Ziele

Ziel von DiGuRal ist die Bereitstellung von Daten zum ruhenden und fließenden Verkehr für die Urban Data Platform (UDP) der Stadt Leipzig sowie für Interessenten aus Industrie und Kommunen. Dazu werden vorhandene und neu erhobene Daten zusammengeführt, aufbereitet und harmonisiert. Im Ergebnis sollen anonymisierte Datensätze für eine sichere und effiziente Bewertung des Straßenraums und ein intelligentes Verkehrsmanagement im Stadtgebiet Leipzig genutzt werden.

• Das Hauptziel besteht darin, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Bewertung des Straßenraums der Stadt zu minimieren und eine umsichtige Instandhaltungsstrategie zu entwickeln.
• Verbesserte Planung und Priorisierung der regelmäßigen Straßeninspektionen
• Gezielte Inspektionen bei Anomalien
• Initiierung und Steuerung weiterer Maßnahmen zur Mängelbeseitigung.
• Datenschutz für Mitarbeiter:innen und Bürger:innen.

Praxisbeispiele

• Bewertung der Qualität und des Zustands der Straßenoberfläche, der Straßenschilder und der Straßenmarkierungen
• Erkennen von Vegetation und Herausfinden, wo sie die Straße überwuchert und zurückgeschnitten werden muss
• Anonymisierung von Personen und Fahrzeugen auf den Bildern

Technologie

• Computer Vision Modelle für Objekterkennung, semantische Segmentierung und Bildklassifizierung
• LiDAR-Technologie und 3D-Punktwolkenverarbeitung
• Datenschutz und Techniken zum Schutz der Privatsphäre

Ausblick

• Computer-Vision-Algorithmen können in nahezu jedem Anwendungsbereich eingesetzt werden
• die LiDAR-Technologie wird auch für autonomes Fahren und Fernerkundung eingesetzt
• das entwickelte System könnte in verschiedenen Städten eingesetzt werden
• Daten über einen langen Zeitraum sammeln und vergleichen
• Entwicklungen zu analysieren

Team

Projektleitung

Prof. Dr. Erhard Rahm

Universität Leipzig

Department of Computer Science, Datenbanken-Gruppe, Professur für Datenbanken

Dr. Eric Peukert

Universität Leipzig

Institut für Informatik

Projektmitarbeitende

Miriam Louise Carnot

Universität Leipzig

Dr. Florens Rohde

Universität Leipzig

Partner:innen

• Aufbauwerk Leipzig
• Stadt Leipzig
• Stadtreinigung Leipzig
• Universität Leipzig
• ccc Software GmbH
• Cyface GmbH