COVMAP-2: Weiterführung, Intelligente Karten mittels gemeinsamer GPS- und Videodatenanalyse

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn; Professor Dr. Carsten Rother
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 314236227

Die Verfügbarkeit räumlicher Daten ist in den letzten Jahren rapide fortgeschritten. Charakteristisch dafür ist die regelmässige Nutzung von mobilen Endgeräten um nicht nur Navigationsinformationen aufzurufen, sondern auch um Daten zu generieren und zu teilen. Zum Beispiel werden bei der Navigation GPS-Tracks und Geschwindigkeitsinformationen geteilt, um z.B. Routen (in openstreetmap) zu kennzeichnen, oder Stauinformationen und Fliessgeschwindigkeiten zu melden. Videodaten (z.B. von DashCams) werden kaum nutzbar gemacht, da große Datenmengen entstehen und die automatische Auswertung der Videos eine eigene Herausforderung darstellt. Trotzdem ist erst durch ein Video/Bild ein umfassendes Szenenverständnis möglich, um z.B. die Ursache für einen Stau zu erklären. In diesem Forschungsvorhaben nutzen wir GPS, Video und OnBoard-Sensorinformationen auf Smartphones (befestigt an einem Fahrradlenker) um Strassen und Verkehrsinformationen für Fahrradfahrer abzuleiten. Über z.B. die Geschwindigkeitsveränderungen können interessante Events detektiert werden, Bilder können automatisch aufgenommen und übertragen werden um eine semantische Erweiterung von Karten vorzunehmen. So wird es z.B. möglich werden auf einer Karte Fahrradewege, Schlaglöcher oder Baustellen zu kennzeichnen, Fahrbahnverengungen, oder die Fahrbahnqualität zu messen um individuellen Nutzern eine zeitaktuelle und angepasste Routenempfehlung anbieten zu können.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1894: Volunteered Geographic Information: Interpretation, Visualisierung und Social Computing
• Internationaler Bezug: Niederlande
• Kooperationspartner: Professor Dr.-Ing. Michael Ying Yang