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This paper presents a system that uses a multi-stage AI analysis method for determining the condition and status of bicycle paths using machine learning methods. The approach for analyzing bicycle paths includes three stages of analysis: detection of the road surface, investigation of the condition of the bicycle paths, and identification of substrate characteristics. In this study, we focus on the first stage of the analysis. This approach employs a low-threshold data collection method using smartphone-generated video data for image recognition, in order to automatically capture and classify surface condition and status.
For the analysis convolutional neural networks (CNN) are employed. CNNs have proven to be effective in image recognition tasks and are particularly well-suited for analyzing the surface condition of bicycle paths, as they can identify patterns and features in images. By training the CNN on a large dataset of images with known surface conditions, the network can learn to identify common features and patterns and reliably classify them.
The results of the analysis are then displayed on digital maps and can be utilized in areas such as bicycle logistics, route planning, and maintenance. This can improve safety and comfort for cyclists while promoting cycling as a mode of transportation. It can also assist authorities in maintaining and optimizing bicycle paths, leading to more sustainable and efficient transportation system.
Teilladungverkehre im Schienengüterverkehr – ein vergessenes Geschäftsmodell für die Zukunft?
(2012)
Initially developed as a student project, a mobile ‘farm shop’ retail and freight service using a converted tram-train is being proposed for use on the regional rail network around Karlsruhe. This in turn could offer a more viable business model for other cargo tram initiatives.
LogIKTram
(2023)
Der Anstieg des urbanen Verkehrs belastet zunehmend die Anwohner, die Nutzer der Infrastruktur sowie die Umwelt. Während für die Personenbeförderung die Straßenbahnen eine Entlastung bieten, existieren für den innerstädtischen Logistikverkehr keine passenden Angebote. Aus diesem Grund verfolgt das Projekt LogIKTram das Ziel, den Logistikverkehr mit einer Gütertram auf die Schiene zu verlagern. Hierfür werden ein Logistikkonzept sowie verschiedene Planungsmodelle entwickelt, die eine vereinfachte Nutzung erlauben.
Die Analyse von Engpässen im Güterverkehr ist eine wichtige Voraussetzung, um zukünftige Heraus-forderungen der Infrastrukturplanung und Logistik bewältigen zu können. Im Rahmen des EU-Projekts Code24 sollen Strategien für die Behandlung zukünftiger Herausforderungen im Schienengüterverkehr im wichtigsten europäischen Güterverkehrskorridor Rotterdam-Genua entwickelt werden. Hierfür sind Infor-mationen über Zugzahlen und die Kapazitätsauslastung auf einzelnen Streckenabschnitten eine wichtige Voraussetzung.
Bislang gibt es keine Güterstraßenbahnsysteme, die im urbanen Warentransport im Realbetrieb eingesetzt werden. Bestehende Konzepte sind auf einzelne Branchen, ausgewählte Transportgüter oder einzelne Verlader ausgerichtet. Untersuchungen zu Güterstraßenbahnprojekten konzentrieren sich auf individuelle Kunden (zum Beispiel "CarGo Tram" Dresden). Für die Realisierung einer Güterstraßenbahn im urbanen Raum wäre zu klären, welche Anforderungen potenzielle Nutzer haben und wie diese Anforderungen in ein logistisches Konzept integriert werden können. In einer multiplen Fallstudie werden drei Unternehmen aus verschiedenen Branchen analysiert. Aufgrund heterogener Anforderungen wird ein modulares Logistikkonzept vorgeschlagen. Der Beitrag entstand im Rahmen des Projektes "LogIKTram: Logistikkonzept und IKT-Plattform für stadtbahnbasierten Gütertransport".
Zunehmender städtischer und regionaler Güterverkehr belastet die Anwohner, Verkehrsteilnehmer und die Umwelt. Das Projekt LogIKTram verfolgt das Ziel, regionalen Güterverkehr von der Straße auf die Schiene zu verlagern und somit eine Entlastung zu erzielen. Diese Idee soll am Beispiel einer Gütertram in der Region Karlsruhe erprobt werden. Dafür entwickelt die Hochschule Offenburg unter anderem ein Logistikkonzept und ein Planungsmodell. Beides wird in einer IKT-Plattform umgesetzt.