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Mathematisch-technische Konzepte zum Umgang mit ungenauer Sensorik und unsicheren Informationen im Verkehrsmanagement

Neumann, Thorsten and Junghans, Marek (2018) Mathematisch-technische Konzepte zum Umgang mit ungenauer Sensorik und unsicheren Informationen im Verkehrsmanagement. Straßenverkehrstechnik, 62 (3), pp. 163-171. Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen. ISSN 0039-2219.

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Abstract

Die Erfassung qualitativ hochwertiger Verkehrs- und Umfelddaten ist eine wesentliche Voraussetzung für ein effizientes und zielgerichtetes Verkehrsmanagement. Möglichst präzise Daten und verlässliche Informationen bilden die Grundlage für gute Entscheidungen von Infrastrukturplanung bis hin zur dynamischen Verkehrsbeeinflussung. Jedoch können auch ungenaue Daten und unsichere Informationen in nicht unerheblichem Maße zur Verbesserung der Gesamtqualität der Verkehrserfassung beitragen. Der vorliegende Beitrag gibt in diesem Zusammenhang einen kurzen Überblick über gängige Prinzipien der Datenfusion im Verkehrsbereich und demonstriert anhand zweier konkreter Verfahrensbeispiele den positiven Nutzen vermeintlich "schlechter" bzw. mit Unsicherheiten behafteter Daten. Insbesondere vor dem Hintergrund zunehmender, digitaler Vernetzung im Verkehr und dem damit verbundenen Zugriff auf Daten und Informationen unterschiedlichster Form und Qualität ergeben sich so u.a. im Kontext der Big-Data-Analyse interessante Perspektiven für das Verkehrsmonitoring der Zukunft.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/115406/
Document Type:Article
Title:Mathematisch-technische Konzepte zum Umgang mit ungenauer Sensorik und unsicheren Informationen im Verkehrsmanagement
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iD
Neumann, ThorstenThorsten.Neumann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9236-0585
Junghans, MarekMarek.Junghans (at) dlr.deUNSPECIFIED
Date:March 2018
Journal or Publication Title:Straßenverkehrstechnik
Refereed publication:Yes
Open Access:No
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Volume:62
Page Range:pp. 163-171
Publisher:Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen
ISSN:0039-2219
Status:Published
Keywords:Datenfusion, Datenqualität, Optimierung, Bayes'sche Netze, Inferenz, Big Data, Digitalisierung
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Transport
HGF - Program Themes:Traffic Management (old)
DLR - Research area:Transport
DLR - Program:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Research theme (Project):V - I.MoVe (old)
Location: Berlin-Adlershof
Institutes and Institutions:Institute of Transportation Systems > Data Management and Knowledge Discovery
Deposited By: Neumann, Dr.-Ing. Thorsten
Deposited On:21 Mar 2018 13:46
Last Modified:21 Mar 2018 13:46

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