„Computer Vision“ – Transformationsprozess in eine digitale und effizientere Bahnwelt

20.10.2022 – 14:22

Künstliche Intelligenz, passgenau eingesetzt, kann Prozesse künftig immer mehr automatisieren, sie dadurch deutlich beschleunigen und auch Fehlerraten reduzieren. Im Digitalisierungsprojekt „Computer Vision“ erarbeiten die Expert:innen von DB Engineering & Consulting (DB E&C) zusammen mit Kolleg:innen der infraView und ESE aktuell ein zukunftsfähiges Werkzeug zur Objekterkennung in Bilddaten.

Computer Vision_ Objekterkennung_Aufnahme eines Auges mit digitaler Business-Hud-Schnittstelle. Konzept für Gesichtserkennung und Passwort. Mehrfache Belichtung

Kontakt

DB E.C.O. Group

DB E.C.O. Group
EUREF-Campus 14
Torgauer Straße 12-15
10829 Berlin
Deutschland

E-Mail

Das zehnköpfige Team des Digitalisierungsprojekts „Computer Vision“, bestehend aus Ingenieur:innen und Informatiker:innen der DB E&C, infraView und ESE nimmt die Arbeit mit Bilddaten in den Fokus.

Zunächst ging es darum, zu erkennen, wie sich bestehende Prozesse optimieren lassen. Anschließend wurde im Hinblick auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), speziell bei der Objekterkennung in Bilddaten, die Machbarkeit geprüft, um Lösungen zu entwickeln. Darüber hinaus kann für konkrete Anwendungsfälle das Potential hinsichtlich Neuerungen und Arbeitserleichterungen sichtbar gemacht werden.

Das Ziel der im Februar 2021 gestarteten Forschungen und Feldversuche ist es, eine zentrale Plattform der DB E.C.O. Group zu konzipieren und aufzubauen, die alle Mitarbeitenden aus Gewerken, die sich mit Objekterkennung beschäftigten, testen und nutzen können.

Vielfältige Anwendungsgebiete

Aktuell umfassen die aus dem Projekt generierten Anwendungsfälle fünf Bereiche:

die Objekterkennung in Signalübersichts- und Lageplänen
die Erkennung von Objekten in 3D-Punktwolken
die Objekterkennung in Panoramabildern von 360° Kameras
die Erkennung von Objekten der Leit- und Sicherungstechnik (LST) in Drohnenrohbildern sowie deren anschließende Lokalisierung im 3D-Raum
die Erfassung von LST-Objekten in Orthophotos, die auf Helikopterbefliegungen basieren

Ein wichtiges Teilprojekt ist die Objekterkennung von Elementen der LST mittels Helikopteraufnahmen. Beispielsweise in der Bauüberwachung werden solche Aufnahmen für die Dokumentation und Analyse des baulichen Fortschritts genutzt. Wenn relevante Objekte der Leit- und Sicherungstechnik automatisiert erkannt und anschließend bei der Auswertung verwendet werden können, entsteht ein erheblicher Effizienzgewinn.

Die Ergebnisse des Projekts sorgen bereits jetzt für Verbesserungen: Die Objekterkennung, die bislang nur in manuellen Prozessen – ineffizient, zeitaufwändig und auch fehleranfällig – möglich war, erfolgt nun automatisiert und mit hoher Genauigkeit. Ausgehend von den derzeitigen Anwendungsfällen lässt sich durch die hochgradige Automatisierung eine Zeitersparnis von über 90 Prozent erzielen, bei zudem zeitlich flexibler Datenverarbeitung. Darüber hinaus wird mit dem Modell eine unkomplizierte und effiziente Objekterkennung auch in zuvor ungesehenen Befliegungsdaten ermöglicht. Anschließend werden die Ergebnisse als Geoobjekte bereitgestellt.

Computer Vision_DBEC_Schematischer Prozessablauf der KI-Objekterkennung auf Basis von Helikopterbefliegungen — Schema des Prozessablaufs der KI-Objekterkennung auf Basis von Helikopterbefliegungen.

Standardisierte Prozessabläufe

Der Ablauf des Erkennungsprozesses für diesen Anwendungsfall folgt dabei immer dem gleichen Prinzip: Die Befliegungsdaten werden zunächst temporär in kleinere Bildabschnitte aufgeteilt. Auf jede der Kacheln wird anschließend das speziell für den Anwendungsfall trainierte Modell zur sogenannten Instanzsegmentierung angewandt. Wobei jedem einzelnen erkannten Objekt neben seiner räumlichen Verortung als Polygon auch Informationen u. a. zum Schwerpunkt und dem Erkennungswert auf Basis der Modellgüte zugeordnet werden.

Durch die Integration der bereitgestellten Softwarelösung in Drones2BIM wird eine einfache und kostengünstige Nutzung ermöglicht. Die Machbarkeit wurde zunächst nur im Hinblick auf Gleismagnete zur punktförmigen Zugbeeinflussung (PZB) getestet. Das Modell lässt sich aber auch durch eine Version ersetzen, die weitere Elemente der Leit- und Sicherungstechnik erkennen kann.

Computer Vision_DBEC_Visualisierung von Helikopterdaten — Visualisierung von Helikopterdaten mit der überlagerten Erkennung von PZB-Magneten (inkl. Erkennungswert)

Auf dem Weg in die digitale Bahnwelt

Das Digitalisierungsprojekt „Computer Vision“ eröffnet eine Palette an Möglichkeiten, die die Arbeit mit Bilddateien künftig wesentlich effizienter gestaltet. Zum Beispiel wenn verschiedene Sensoren genutzt oder deren unterschiedliche Datenquellen als Input zur automatisierten Objekterkennung herangezogen werden. Oder wenn die zu detektierenden Objekte auch noch eine Georeferenz aufweisen und so die eindeutige räumliche Verortung möglich wird. Oder wenn die Bestandserfassung und auch der Bestandsplanabgleich direkt erfolgen können. “Das Projekt „Computer Vision‘ bereitet den Weg für einen weiteren Transformationsprozess in eine digitale und effizientere Bahnwelt.