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OpenStreetMap bei Toll Collect

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Automatisierte Medienanalyse

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dank einer zusammen weiter sagte ich als ich nur einmal arbeite seit 3 Jahren bei der Zeuge der
Grund Datenmanagements gegen eine digitale Karte und stellen verschiedene Systeme Modelle für das Mautsystem bereits nach dem letzten Tagen viele aus der kann wird hier gehört haben möchten uns nun als bevor es und uns Nutzer vorstellen zunächst werde ich die gelegt und unsere Mautsystem vorstellen dann werde ich mich im Vorfeld bereits Fragen
erreicht haben weit zurückgelegt mit Geodaten oder geht in Kontakt stehen würde
daher wenig auf diesen Punkt eingehen und im Anschluss an die verschiedenen Anwendungsfälle bei uns im Haus präsentieren
also zurückgelegt betreibt das Satelliten gestützte Mautsystem für LKWs auf deutschen Autobahnen und Teil der Bundesstraßen der Betrieb
läuft seit 2005 und wir machen das Ganze im Auftrag des Bundes auf der rechten Seite sehen ist unser Hauptsitz am Potsdamer
Platz für den haben wir 5 Außendienst stand auch der über Deutschland verteilt was diesen von 520 Mitarbeiter und Anteilseigner sind zu jeweils 45 Prozent die Deutsche Telekom und einer zu viel zu 10 Prozent das französische Unternehmen kann Führung das mautpflichtige Streckennetz umfasst etwa 28 Tausend Kilometer davon sind etwa 5 Tausend
400 Abschnitte auf den Autobahnen angesiedelt und etwa 1 Tausend 270 Abschnitte auf dem Bundesstraßen Mautsystem ist als du alles Marces zu verstehen einen automatischen Verfahren das Satelliten gestürzt ist gibt es ein manuelles Verfahren bei denen sich der LKW-Fahrer Tickets können diese ich auf den folgenden 2 nochmal Beschreibung beim automatischen Verfahren sind die Fahrzeuge im Netz
von Bord Unit ausgestattet das sind heute etwa 700 Tausend in Deutschland und stellen den europäischen Nachbarn dieses dieser an Bord des mit einem GPS-Empfänger ausgestattet und weiter Sensorik für eine hoch gedauert Positionsbestimmung des Weiteren ist ein GSM-Modul vorhanden um die Kommunikation mit der Zentrale zu gewährleisten Abschnitt Bildung Abschnitt Erkennung ist kann man sich dabei nicht wie ein die Offensive vorstellen nur in bestimmten Bereichen um das mautpflichtige Netz wertet die On-Board-Unit die Positionsdaten aus führt zum Beispiel mit mit durch um genau sagen zu können auf welchen Abschnitt sich das Fahrzeug befindet durch rund 300 Kontrollbrücken an der Straße und mobilen Kontrollen durch das Bundesamt für Güterverkehr wird sehr Betrieb und Monitor zu die Berechnung der Maut findet auf dem Fahrzeug Modul statt auf dort Unit Staats und lediglich der Maut Betrag und eine Abschnitts kennen werden an die Zentrale übermittelt Entschuldigung und der GIS Einsatz den ist zum einen werden dies ist nur
und Geodaten nötig um die
Videodaten um die Modelle zu erstellen die auf der und bot sich an Bord Unit bereitgestellt werden dabei muss man wissen dass auf der On-Board-Unit keine konkrete Karte abgelegt ist bei Navigationssysteme sondern nur dieses Medium Fernsehen Modelle für diese bestimmten Korridor in denen die Maut nicht erkannt werden soll und diese Modelle werden denn gesetzt ist erstellt auf der und portioniert findet das genannte die Referenz Staats und für Einsatzplanungen oder stand auf Planung der Kontrolle werden weitere Thema benötigt Auswertungen finden über sämtliche Geschäftsbereiche Staat und häufiger auch mit dies ist das viele unserer Daten eine räumlichen Bezug haben im Bereich der Kontrolle der war manuellen Verfahren genauso aus der Unterschied ist dass die Fahrzeuge nicht unbedingt mit
einem Fahrzeug gewählt ausgestattet werden müssen sondern dass sich die Nutzer auch Tickets können zum einen an den etwa 3 Tausend 500 Maut-Terminals auf András Städten oder an den Tankstellen oder auch im Internet auch hier kommt es zum des Einsatz zum einen müssen Modell für diese für diese zur als erstellt werden das ist
eine von 10 Graf der generiert werden muss damit die Gefahr die Fahrer Start und Ziel und 4 Punkte angeben können und dann eine entsprechende holte ausgegeben bekommen Grunddaten Management ist unsere Datenmanagements ist das führende des ist das ist
es nicht gerne hören ausschließlich auf proprietärer Basis auf auf proprietäre Software aufgebaut das zum Beispiel Komponenten von
SCO davon liberal und diese ist dies das auf der rechten Seite sehen bereitstellt unsere Datenbasis der Produktionsumgebung ankommen von kommerziellen Kartenanbietern zurzeit von den 80 oder Nokia vorbei uns sie Karten Qualität erreicht ist nur für den kommenden mautpflichtigen Korridors nicht ausreicht doch zu einem der Bedarf an hochgenauen Geometrien fliegen wir dieses Netz seit 10 Jahren kontinuierlich weiter aus verschiedensten Informationsquellen ziehen wir Daten aus über oder Informationen über Änderungen Streckennetz und nur aus der Kombination verschiedener Informationsquellen können wir können wir die hohe Qualität der Videodaten häufig in Florida gewährleisten gerne zum einen unseren Außendienst der täglich auf der Straße unterwegs ist und die die es
selbst ein Herz und uns über Baustellen informierte er den alten Daten aus der Produkte Produktionsbetriebe bei einer Übungsmunition findet statt erkennen ob es Lücken gibt in der Erhebung oder es Fahrten an Position gibt die wir noch nicht kennen außer den Werten der Baustelle Informationen aus und wir betreiben auf dieses Maß ist den Vergleich von Karten Daten und
darf nicht auf den folgenden vor etwas näher eingehen auf der rechten Seite sind ein Beispiel für solch eine Änderung der diktieren wollen der Grünen Pfeil stellt den Verlauf der wie er ihn auf der und dort Unit haben in den
US Daten wie hier dargestellt werden als weil ihren ist jedoch schon ein anderer Verlauf eingezeichnet und auch wenn es eine Verschwendung von 10 Metern von wenigen Zentimetern ist könnte dieser negativen Einfluss auf unsere Mautsystem haben da sind ja letzten Jahr dazu übergegangen neben anderen Datenquellen auf uns zu nutzen um Änderungen
zu erkennen Sie werden es wäre besser wissen es gibt es oder sie werden es genau wissen es gibt und gab es viele Änderungen aus Datensatz täglich gibt es das Tausend Tausend neue Einträge und uns interessiert im Grunde das mautpflichtige Netz deswegen filtern diese Daten im 1. Schritt der und betrachten ein vor das mautpflichtige Netz und unsere die Luft ist zu führen weitere Klassen einen oder weitere Klassen eingeführt die einmal die Änderung des Dimensionen beschreiben und die Straßen Klassen die Urs Datensatz vorhanden sind es zu für uns interessante zusammenfassen Ergebnis erhalten wöchentlich durch einen solchen solch ein Datensatz auf der linken Seite
dabei sind die Änderung des Dimensionen über die - Stärke kodiert die Linienfarbe gibt's Auskunft über die Straßen Klasse die wir definiert haben uns hier sehen wir dass in
dieser ein Auswertung Woche genau diese Änderungen die Aussage genau diese Änderung von Systemen detektiert wurde trotz unserer Väter haben wir immer noch viele Tausende wenn es pro Woche und da haben wir einen weiteren Fragen oder ein 1. Agitation schwarz Internet jetzt in denen er alle Änderungen oder den Änderungs komplexe generieren in dem wir alle Änderungen demnächst der nächstgelegenen Anschlussstelle Zufügung Ergebnis erhält man durch einen von neue Muster oder Thiessen-Polygone und so
ist der ist der ist die Anzahl der wenn es die wir manuell zu begutachten haben sich auf wenige 100 pro Woche reduziert worden den nächsten vorgesehen der sehen wir ein kleines Histogramm dazu den letzten ja wir
betreiben ist mit rund anderthalb Jahren seit einem Jahr führen wir genauer Statistiken und im letzten Jahr haben wir 38 Auswertung durchgeführt die Betrachtungszeitraum nur von 1 bis 2 Wochen liefen dabei haben wir über 7 80 Tausend einzelne Änderungen der diktiert von denen mit 24 Tausend noch für uns Relevanz erschienen all diese wurden von uns manuell gesichtet zu unserer Enttäuschung haben wir jedoch lediglich wenige 100 für uns relevant klassifizieren können und lediglich 17 wurden oder wurden letztendlich als relevant für unsere Marktmodelle Modelle klassifiziert und unsere Modelle dementsprechend angepasst 13 der Bewertung dieser Änderung des Erkennung mittels aus der haben erfreut
festgestellt dass die Daten Dichte von denen von Daten sehr hoch ist mitunter und mitunter deutlich höher als die kommerzieller Kartenanbietern die Genauigkeit ist meist als ausreichend für unsere Anwendungen und ein großer Vorteil ist die neue Aktualität der US Daten zum Teil auch temporäre oder kurzfristig entstanden Verschränkung auf Autobahnen eingearbeitet worden eine Schwierigkeit oder die Schwierigkeiten auf die wir gestoßen sind sind jedoch zahlreiche kleine Korrekturen der sie auf der rechten Seite sind der linke Auschwitz zeigt eine Bearbeitung an dieser Anschlussstelle Anfang des Jahres und ist doch die wurden zum Teil zum wenige Dezimeter falsch verschoben und dieses leider kein Einzelfall
solches Rauschen gibt es zu und dazu gibt es hundertfach pro Woche und unterstellt das stellt eine automatische Auswertung natürlich vor Schwierigkeiten ein anderer Fall sind individuell Modellierung das wird wohl die Jungs Varianten sind wir unten rechts der Übergang zwischen der Beschleunigung von der Rampe wirkt einmal wird mal letzte zumal wird eine Kante eingebaut uns das leider auch recht inkonsistent über den gesamten Datensatz in Deutschland eine weitere Schwierigkeit besteht bei der Attributierung doch dass es zum Teil nicht eindeutig welche Straßen und zu Autobahnen oder zu Bundesstraßen O vorbei ist doch zu weniger Probleme gibt es größere Schwierigkeiten haben wir dann bei parallel wegen Kleinfeld gegen die für wir uns noch relevant werden weil dort zum Teil LKWs fahren könnten diese aber nicht entsprechend oder als nicht befahrbar Daten beträgt sind oder anders herum es gibt noch weitere Einsatz Einsatzgebiete von OpenStreetMap Daten bei uns im Haus der recht häufig
werden sie verwandt um Kartendarstellung jetzt zu generieren für diverse Visualisierung nutzen ob es wird mehr Daten als Basis Karten verschiedenen des ist unter anderem auch in mobilen des ist das Fahrzeug gerecht befahren Simulation auf den Daten aus oder den wir testen der neben dem Einsatz von Open Suiten nutzen wir auch noch frei die Software häufig nutzen wir Quantum GIS oder auch verschiedene wird bis ist nur gute Erfahrungen mit die 1. gemacht können ob Bibliotheken oder auch Post Datenbanken wobei wird wird aber ganz klar sein müssen oder ich danke
sein muss dass das ist den Test wird bis oder für Prototypen genutzt wird für die Verwendung Produktivsystem hat man sich bisher noch nicht an diese frei verfügbare Software getraut möcht ich und beim gestartet haben keine unserer Quellen ist eine ausreichend um eine umfassende
Informationen über den Zustand des mautpflichtigen Netz zur Verfügung zu stellen daher haben wir oben bleibt als wertvolle zusätzliche Datenquelle kennengelernt zu Daten Dichte und die Datenqualität ist für die meisten Anwendungsfälle mehr als ausreichend dennoch haben wir wie genannt verschiedene hat Schwierigkeiten mit dem individuellen Modellierung oder inkonsistenten Attributierungen fürchte ich bin etwas Schnee gewesen dennoch bin ich schon am Ende nicht wenig Gedanken und vielleicht 10 8 ausreichen Fragen für den nächsten Minuten dank der vielen Dank
für das Fortran noch Zeit für Fragen haben da man es auf einen
Vortrag eine Frage habe ich wenn sie sagen sie entdecken Konsistenz derjenige den Modellierung legen sie dann auch die Daten selbst zu korrigieren also einzugreifen Urs Datenbestand sich vielleicht für sich zu verbessern so weit sind wir heute noch nicht natürlich bei scheint es sinnvoll das werden wir die Daten so im Detail betrachten und Inkonsistenzen entdecken dass wir diese auch zurückspielen man reicht uns dazu auch nicht die Ressourcen ist relativ kleines Projekt das auch nicht wirklich Mittel zur Verfügung hat und da geht es uns in 1. Linie darum Änderung zu erkennen und das Einpflegen OpenStreetMap Datensatz ist es im Moment noch nicht angedacht diese Frage meine Fragen die eigentlich nie Richtung die sagen sie haben Außendienstmitarbeiter aus die Tracks abgefahren ist das er als wenn sie ja korrigierten aus Daten dann aber das haben die Antwort das aus dem Jahr das zuzuspielen Bissinger Anfrage diesen des diesen anders verstanden seine Sorge und bei der haben die sie dass sich dort nicht nicht wie sie das nicht so gut wie sie das nicht was in den Sender wir brauchen einfach einen Aggregation durch das was wir haben pro Woche 2 bis 3 Tausend einzelne Elemente die als Änderung erkannt werden diese müssten ist nach Ungarn Mechanismus zu Änderungs komplexen zusammenfügen damit nicht diese 5 Tausend 1 Änderung ankucken müssen sondern nur wenige 100 und der schnellste oder einfach Ansatz was dafür uns diese einzelnen Elemente demnächst den nächstgelegenen Anschlussstelle zuzuordnen und dadurch ergibt sich dieses von mal der Kragen und Hallo 1. Möglichkeit dass die mit die Community in Kontakt und blockweises veröffentlichen und einfach meinte sie daraus ergaben sich mal nach Menschen die sie haben dies anders aussehen könnte das dann auch ein ganz normales einfach weil sie an sie und eine Zusammenarbeit so ist bestimmt denkbar wie alten also die Ergebnisse aus dieser dies Auswertung könnten sich nicht entsprechend aufbereitet werden und der kann die bekannt mit bereit zur Verfügung gestellt werden auf den Fall eines interessanter Ansatz den ich sicherlich weiter vor Verfolgung der Anfragen ich ja meine Frage geht der ein wenn sie jetzt eine relevante Änderung gefunden haben was triggert das Datenträger dass dann eine Kontrolle wartet das also einer ihrer Mitarbeiter dann lang Wert und neuen Track auf genau wo die Daten sind zwar meist hochgenau trotzdem verlassen und so Effekt nur auf unsere eigenen Daten das heißt die uns Daten oder die neuen von neue für die wir in der US finden die wir nicht 1 zu 1 und so ist es übernommen sondern für dann nur eine Befragung des entsprechenden Abschnitt ist das haben sich bei ihrem Straßen die alle wie geplant und gebaut werden müssen und die sie keine Daten vom und ist leider nicht so einfach wie man es sie sich wünscht es gibt es inzwischen einen Mobilität Daten Marktplatz von Bund bei denen die 16 Länder ihre Baustellen eintragen können dieser wird leider nicht von allen Bundesländern genutzt und wenn auch sehr und könne Konsistenz und daher können wir uns darauf nicht hundertprozentig verlassen ist nur eine von vielen Quellen dieser Ansatz und daher wird hier Daten vom müsste eigentlich und die Daten nicht mehr umstellen offen dieser wird die wir diese Daten leider noch nicht gefunden ist weitere im keine Meldung natürlich ganz anders aus da zu haben aber
Informationsmodellierung
Datenmanagement
Digitale Karte
Vorlesung/Konferenz
Systems <München>
Computeranimation
Punkt
Geodätische Linie
Computeranimation
Satellitensystem
Telekommunikation
Computeranimation
Berlin
Satellitensystem
Polygonnetz
Telekommunikation
Polygonnetz
Computeranimation
Betrag <Mathematik>
Europäische Union / Kommission / Gemeinsame Forschungsstelle
Geodätische Linie
Berechnung
Computeranimation
Aggregatzustand
Videodat
MAX <Programmiersprache>
Internet
Informationsmodellierung
Computeranimation
Aggregatzustand
Software
Datenmanagement
Komponente <Software>
Software
Computeranimation
Videodat
Software
Position
Datenbank
Ruhmasse
Polygonnetz
Information
Biprodukt
Räumliche Anordnung
Computeranimation
Chipkarte
Meter
Vorlesung/Konferenz
Computeranimation
Datensatz
Objektklasse
AMG <Mathematik>
Computeranimation
Internet
Histogramm
Voronoi-Diagramm
Technische Zeichnung
Systems <München>
Computeranimation
Informationsmodellierung
Anwendungssoftware
Statistische Analyse
Computeranimation
Dichte <Physik>
Datensatz
Software
Datenhaltung
Visualisierung
Quantisierung <Physik>
Vorlesung/Konferenz
Kante
Kooperatives Informationssystem
Computeranimation
Chipkarte
Quelle <Physik>
Informationsqualität
Software
Polygonnetz
Vorlesung/Konferenz
Information
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Dichte <Physik>
Prototyping
Quelle <Physik>
Soundverarbeitung
Sender
Momentenproblem
Computeranimation
FORTRAN
Linie
Richtung
Mittelungsverfahren
Datensatz
Datenträger
Laufwerk <Datentechnik>
Vorlesung/Konferenz
Inkonsistenz
Computeranimation

Metadaten

Formale Metadaten

Titel OpenStreetMap bei Toll Collect
Serientitel FOSSGIS Konferenz 2014 : Berlin, 19. - 21. März 2014
Autor Reimann, Florian
Lizenz CC-Namensnennung 3.0 Unported:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/14862
Herausgeber FOSSGIS e.V.
Erscheinungsjahr 2014
Sprache Deutsch
Produktionsort Berlin

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract Das von der Toll Collect GmbH betriebene System zur Erhebung und Abrechnung der Lkw-Maut auf deutschen Autobahnen und Bundesstraßen basiert u.a. auf genauen und aktuellen Straßendaten. Auf Basis von Straßenkarten kommerzieller Anbieter und Vermessungsdaten einer eigenen Messflotte pflegen und optimieren wir seit nunmehr über einem Jahrzehnt eine Straßenkarte höchster Qualität. Doch nicht immer reichen die Informationen aus der kommerziellen Karte, der Messflotte oder auch dem Baustelleninformationssystem des Bundes aus, um Veränderungen im Straßennetz rechtzeitig zu erkennen. In den letzten Jahren wurde daher OpenStreetMap als zusätzliche Informationsquelle eingesetzt. Die OSM-Karte wird als zusätzliche Basiskarte im betrieblich eingesetzten GIS verwendet. Vektordaten und Veränderungen in den Straßengeometrien aus OSM werden für diverse Analysen regelmäßig eingesetzt und im für uns relevanten mautpflichtigen Netz ausgewertet. Für zahlreiche Anwendungsfälle der Toll Collect haben sich die Daten der OpenStreetMap bewährt, dennoch können wir noch nicht auf die klassischen Kartenanbieter verzichten. Wir möchten berichten, was uns davon abhält, OSM-Daten noch enger in unseren Produktivbetrieb einzubinden und welche Potenziale, aber auch welche Schwächen wir in der heutigen OSM sehen.

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