Verkehrsdaten-Plausibilisierung
Um qualitativ hochwertige Verkehrsinformationen zu gewährleisten, müssen die Daten regelmäßig auf Störungen (z.B. Beschädigung, Fehler bei der Datenübertragung) und besondere Verkehrssituationen (z.B. Unfall, Stau) geprüft werden. Aufgrund der großen Datenmengen ist ein automatisiertes Verfahren zur Plausibilisierung notwendig.
- Authority
- Landeshauptstadt München
- Administrative level
- MunicipalBayern
- Ministry
- Not published
- Risk classification
- Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
- AI method
- Machine Learning · Regelbasiertes Verfahren
- Application area
- Mobilität
Published, planned or open
The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.
Affected groups and risk measures
- Affected groups
- Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
- Risk measures
- Wurde nicht betrachtet
- Described harm risks
- Wurde nicht betrachtet
Project and publication dates
- Project start
- First published
- Last published