KI-gestützte Erkennung von Parkschäden auf Basis von Beschleunigungssensordaten (PADAS)

Im Projekt PADAS entwickeln wir gemeinsam mit Convadis einen KI-basierten Ansatz zur Erkennung kleiner Parkschäden anhand von Beschleunigungssensordaten. Ziel ist es, reale Schäden zuverlässig von Fehlalarmen zu unterscheiden.

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Beschreibung

Im Projekt PADAS arbeiten wir mit der Firma Convadis AG an der Entwicklung eines KI-basierten Verfahrens zur automatisierten Erkennung von kleineren Fahrzeugschäden, wie sie typischerweise beim Parkieren oder bei langsamen Fahrmanövern entstehen. Grundlage bilden die Beschleunigungsdaten, die von in Flottenfahrzeugen eingebauten GPS- und Telematikmodulen erfasst werden.

Ziel des Projekts ist es, ein Machine-Learning-Modell zu entwickeln, das reale Schadensereignisse zuverlässig von harmlosen Bewegungen unterscheidet. Bestehende Systeme melden zwar Auffälligkeiten, liefern jedoch eine hohe Zahl an Fehlalarmen. Der Fokus liegt auf der Detektion von leichten bis mittleren Schäden, insbesondere solchen, die von Nutzenden nicht gemeldet werden.

Die Herausforderung liegt in der datengetriebenen Modellierung mit begrenzt verfügbaren gelabelten Ereignisdaten.