Automatisierte Schadenserkennung auf Bildern von Wasserbauwerken
Hochauflösende Bilddaten, die durch CNN-basierte Computer Vision analysiert werden, um Schadensmechanismen an Wasserbauwerken automatisch zu erkennen, die Inspektionsprozesse zu beschleunigen. Das Projekt zielt darauf ab, den aktuellen Stand der Technik im Bereich der automatisierten Schadenserkennung auf Bildaufnahmen von Wasserbauwerken zu evaluieren und zukünftige Entwicklungen aufzuzeigen. Dazu sollen bestehende Ansätze analysiert und Zukunftsperspektiven aufgezeigt werden.
- Behörde
- Bundesanstalt für Wasserbau
- Verwaltungsebene
- Bund
- Ressort
- Bundesministerium für Verkehr
- Risikoeinordnung
- Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
- KI-Methode
- Computer Vision · Machine Learning
- Einsatzbereich
- Bau und Infrastruktur
Veröffentlicht, geplant oder offen
Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.
Projekt- und Veröffentlichungsdaten
Diese Daten stammen aus dem aktuellen MaKI-Profil. Sie sind keine i6eal-Beobachtungshistorie.
- Projektstart
- Erstmals veröffentlicht
- Zuletzt veröffentlicht
Beobachtungschronik
Dieses Profil wird seit 25. Aug. 2026 beobachtet. Quellseitige Projekt- und Publikationsdaten bleiben davon getrennt.
Neu im Quellbestand beobachtet - Beobachtungsstatus
- Nicht beobachtet→present