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.
- Behörde
- Landeshauptstadt München
- Verwaltungsebene
- KommuneBayern
- Ressort
- Nicht veröffentlicht
- Risikoeinordnung
- Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
- KI-Methode
- Machine Learning · Regelbasiertes Verfahren
- Einsatzbereich
- Mobilität
Veröffentlicht, geplant oder offen
Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.
Betroffene Gruppen und Risikomaßnahmen
- Betroffene Gruppen
- Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
- Risikomaßnahmen
- Wurde nicht betrachtet
- Beschriebene Schadensrisiken
- Wurde nicht betrachtet
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 19. Juli 2026 beobachtet. Quellseitige Projekt- und Publikationsdaten bleiben davon getrennt.
Noch liegt kein früherer vollständiger Quellstand zum Vergleichen vor. Für dieses Profil beginnt die Beobachtung am 19. Juli 2026.