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INTELLiTRAM

Intelligent Tramways through Sense, Learn and React

Bilder zweier Straßensituatione wie sie mit Deep Learning Ansätzen gesehen werden können

Semantische Segmentierung im Rail-Kontext für intelligente Schienenfahrzeuge mit Machine Learning Ansätzen © AIT

Intelligente Schienenfahrzeuge können die Sicherheit durch die Vermeidung von Kollisionen erhöhen und die Kosteneffizienz durch (Teil-)automatisierung des Fahrbetriebs steigern.  Das Ziel von INTELLiTRAM ist die Schaffung von Technologie, die neuartige Assistenzsysteme und unter bestimmten Umständen auch einen automatisierten Straßenbahnbetrieb ermöglicht. Der Forschungsansatz besteht darin, moderne bilddatenbasierte Deep Learning Konzepte zu erschließen und um die Spezifika des Straßenbahn- und Bahnumfeldes zu erweitern. Durch die „Intelligenz“ bei Erfassung und Interpretation von dynamischen Verkehrsszenen sollen Gefahrensituationen identifiziert werden, noch bevor sich ein potentieller Kollisionspartner innerhalb des Lichtraumprofils befindet. Das Szenario eines fahrerlosen Betriebes auf Werksgelände soll als Demonstration durchgespielt werden.

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