KI-gestützte Kontrollfahrten RSA 21 in der Praxis

KI-gestützte Kontrollfahrten nach RSA 21 verbinden die vorgeschriebene Überwachung von Arbeitsstellen mit GPS, mobiler Dokumentation und automatisierter Auswertung von Fotos oder Fahrtdaten. KI kann Abweichungen priorisieren, wiederkehrende Mängel erkennen und die Disposition unterstützen. Die Verantwortung für Prüfung, Bewertung und Mängelbeseitigung bleibt jedoch bei qualifizierten Personen und den vertraglich beziehungsweise behördlich festgelegten Rollen.

Warum werden Kontrollfahrten in der Verkehrssicherung zunehmend zum digitalen Prozess?

Eine Arbeitsstelle ist mit dem Aufstellen von Verkehrszeichen, Leitbaken, Absperrschranken, Warnleuchten oder einer transportablen Lichtsignalanlage nicht erledigt. Die eingerichtete Verkehrsführung verändert sich während des Betriebs. Baken können verschoben werden, Batterien entladen sich, Zeichen werden verdreht, temporäre Markierungen verschmutzen, Baustellenzufahrten verändern sich oder Fremdeingriffe führen dazu, dass eine ursprünglich ordnungsgemäße Sicherung Stunden später anders aussieht.

Genau an dieser Stelle beginnt die eigentliche betriebliche Herausforderung. Bei einem Verkehrssicherungsunternehmen mit mehreren parallel laufenden Arbeitsstellen reicht es nicht, dass ein Fahrer „an der Baustelle war“. Entscheidend ist, welche Arbeitsstelle kontrolliert wurde, wann die Kontrolle stattfand, welche Bereiche tatsächlich angefahren wurden, welchen Zustand die Verkehrssicherung hatte, welche Mängel entdeckt wurden und wie mit ihnen umgegangen wurde.

Papierprotokolle können diese Aufgabe grundsätzlich erfüllen. In der täglichen Disposition entstehen jedoch Medienbrüche: handschriftliche Notizen müssen übertragen, Fotos einem Auftrag zugeordnet, Uhrzeiten geprüft, offene Mängel nachverfolgt und Sonderkontrollen organisiert werden. Bei zehn, zwanzig oder mehr gleichzeitig betreuten Maßnahmen wächst daraus schnell ein eigener operativer Prozess.

Digitale Kontrollfahrten verschieben deshalb den Schwerpunkt. Nicht das elektronische Formular ist der entscheidende Fortschritt, sondern die Verbindung von Auftrag, Verkehrszeichenplan, Kontrollroute, GPS-Daten, Foto, Mangel, Maßnahme und Folgekontrolle zu einem zusammenhängenden Vorgang.

Welche Regeln bestimmen eine Kontrollfahrt nach RSA 21 tatsächlich?

In der Branche wird häufig verkürzt von „Kontrollfahrten nach RSA 21“ gesprochen. Fachlich lohnt sich eine genauere Trennung.

Die RSA 21 sind die „Richtlinien für die verkehrsrechtliche Sicherung von Arbeitsstellen an Straßen“. Sie haben die RSA 95 abgelöst und bilden den maßgeblichen technischen Rahmen für die Sicherung von Arbeitsstellen. Das Bundesministerium für Verkehr hat sie mit dem Allgemeinen Rundschreiben Straßenbau Nr. 24/2021 bekannt gegeben. § 45 Abs. 6 StVO verpflichtet Unternehmer zudem, vor Arbeiten mit Auswirkungen auf den Straßenverkehr die erforderliche Anordnung einzuholen und diese einzuhalten.

Für die betriebliche Kontrolle und Wartung spielt zusätzlich die ZTV-SA eine zentrale Rolle. Die FGSV führt die ZTV-SA 97 weiterhin als Ergänzung zur RSA 21. Nach aktuellem Stand wurden durch die ZTV transportable LSA 2023 lediglich einzelne Regelungen für transportable Lichtsignalanlagen ersetzt; eine grundlegend neue Ausgabe der ZTV-SA befindet sich weiterhin in Bearbeitung.

Für Arbeitsstellen längerer Dauer wird in der Verwaltungspraxis beispielsweise eine Kontrolle mindestens zweimal täglich, bei Tagesanbruch und nach Eintritt der Dunkelheit, verlangt. An arbeitsfreien Tagen wird mindestens einmal täglich kontrolliert; nach Sturm oder Unwetter können zusätzliche Kontrollen erforderlich werden. Das Verwaltungsportal Hessen führt diese Vorgaben mit ausdrücklichem Verweis auf ZTV-SA 97, Ziffer 7 auf. Entscheidend bleiben jedoch die konkrete verkehrsrechtliche Anordnung, Vertragsbedingungen, örtliche Situation und weitere Vorgaben des Auftraggebers.

Gerade deshalb sollte eine Software Kontrollintervalle nicht als starre universelle Regel programmieren. Ein professionelles System benötigt Regeln pro Auftrag, Auftraggeber, Arbeitsstellenart und Anordnung.

Wo kann künstliche Intelligenz eine Kontrollfahrt sinnvoll unterstützen?

Eine KI sollte nicht entscheiden, ob eine Arbeitsstelle rechtssicher eingerichtet ist. Dafür sind örtlicher Kontext, Verkehrszeichenplan, Anordnung, Regelwerke, tatsächliche Verkehrsführung und fachliche Bewertung zu eng miteinander verbunden.

Sehr sinnvoll ist KI dagegen dort, wo große Mengen wiederkehrender Informationen verarbeitet werden.

Ein Kontrollfahrer fotografiert beispielsweise eine Längsabsperrung. Ein Bildanalysemodell kann darin Leitbaken, Verkehrszeichen oder Warnleuchten erkennen, Bilder mit Aufnahmen vorheriger Kontrollfahrten vergleichen und auffällige Veränderungen markieren. Das Ergebnis lautet dann nicht „Verkehrssicherung entspricht RSA 21“, sondern beispielsweise: „Position der Leitbake gegenüber letzter Kontrolle verändert – bitte prüfen.“

Diese Form der Assistenz entspricht eher der betrieblichen Realität.

Auch technisch ist das kein theoretisches Szenario mehr. Das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM beschreibt im Projekt AEROS die automatische Erfassung und Positionsbestimmung von Verkehrszeichen, Ampeln, Fahrbahnmarkierungen und Schutzplanken aus Bildfolgen von Inspektionsfahrzeugen. GPS und visuelle Entfernungsmessung werden kombiniert, um erkannte Objekte räumlich zuzuordnen.

Für Kontrollfahrten entsteht daraus ein interessantes Muster: Der Mensch fährt, beobachtet und bewertet. Die Software sammelt, vergleicht, erinnert und priorisiert.

Wie könnte eine KI-gestützte Kontrollfahrt praktisch ablaufen?

Der Prozess beginnt bereits vor der Abfahrt. Die Disposition kennt die aktiven Arbeitsstellen, vorgeschriebenen Kontrollzeitpunkte, letzten Kontrollfahrten, gemeldeten Störungen und offenen Mängel. Daraus erzeugt das System eine Tour.

Der Mitarbeiter erhält auf dem Smartphone nicht nur eine Liste von Adressen. Er sieht Auftragsnummer, Baustellenabschnitt, Ansprechpartner, Verkehrszeichenplan, relevante Auflagen, letzte Auffälligkeiten und den vorgesehenen Kontrollumfang.

Beim Erreichen der Arbeitsstelle wird der Standort erfasst. Die App kann definierte Kontrollpunkte vorgeben: Vorwarnbereich, Beginn der Arbeitsstelle, Längsabsperrung, Querabsperrung, Fuß- und Radverkehrsführung, Baustellenzufahrt, Lichtsignalanlage oder Ende der Maßnahme.

Fotos werden unmittelbar dem Kontrollpunkt zugeordnet. Zeit, Projekt und GPS-Position entstehen automatisch im Hintergrund. Der Fahrer dokumentiert anschließend nicht mehr jedes Standardmerkmal mit Freitext, sondern hauptsächlich Abweichungen.

Genau hier kann KI Arbeit reduzieren. Sie kann ein gesprochenes Diktat wie „zweite Bake nach Einmündung umgefahren, ersetzt, Foto nach Reparatur vorhanden“ in strukturierte Felder überführen: Kategorie, Ort, Mangel, Maßnahme und Status.

Nach Abschluss entsteht ein digitales Kontrollprotokoll. Schwerwiegende oder noch offene Mängel erscheinen sofort in der Betriebszentrale und nicht erst, wenn der Fahrer am nächsten Morgen sein Papierprotokoll abgibt.

Welche Prüfpunkte eignen sich besonders für digitale Unterstützung?

Nicht jeder Prüfschritt benötigt künstliche Intelligenz. Viele Kontrollen profitieren bereits von einem strukturierten digitalen Ablauf.

Dazu gehören der Abgleich vorhandener Verkehrszeichen mit dem Verkehrszeichenplan, die Kontrolle von Leitbaken und Absperrschranken, Zustand und Funktion von Warnleuchten, temporäre Markierungen, transportable Schutzeinrichtungen, Baustellenzufahrten, provisorische Geh- und Radverkehrsführungen, Restbreiten, Verschmutzungen, Sichtbeziehungen sowie Änderungen durch Baufortschritt oder Fremdeinwirkung.

Interessant wird KI dort, wo Vergleichsdaten vorhanden sind. Ein einzelnes Foto besitzt nur begrenzten Kontext. Zehn nacheinander entstandene Kontrollfahrten derselben Arbeitsstelle ergeben dagegen eine Historie. Daraus können Veränderungen, wiederkehrende Schadstellen oder ungewöhnliche Muster abgeleitet werden.

Das Forschungsprojekt ConstructionsAIt des Fraunhofer IDMT beschreibt zehn Anwendungsfälle für multimodale KI-basierte Baustellenüberwachung. Dazu gehören unter anderem audiovisuelle Verkehrsüberwachung, Sicherheitsüberwachung und Logistikmonitoring. Die Forschung bezieht sich nicht speziell auf RSA-Kontrollfahrten, zeigt aber, welche Bausteine für automatisierte Baustellenbeobachtung technisch bereits untersucht werden.

Was unterscheidet Papier, eine Kontroll-App und eine KI-gestützte Lösung?

Die letzte Zeile ist für die Einführung entscheidend. Ein KI-System sollte die fachlich verantwortliche Person nicht aus dem Prozess entfernen. Sein Wert liegt darin, Informationen schneller zusammenzuführen und Auffälligkeiten dort sichtbar zu machen, wo bei manueller Bearbeitung leicht etwas übersehen wird.

Wie kann KI die Tourenplanung von Kontrollfahrten verbessern?

Bei wenigen Arbeitsstellen genügt eine feste Reihenfolge. Bei größeren Beständen wird die Tourenplanung komplizierter.

Eine Baustelle muss nach Eintritt der Dunkelheit angefahren werden. Eine andere besitzt einen offenen Mangel. Eine dritte liegt unmittelbar neben einer ohnehin geplanten Strecke. Gleichzeitig beginnt eine kurzfristig eingerichtete Arbeitsstelle und nach einem Unwetter müssen zusätzliche Kontrollen disponiert werden.

Eine regelbasierte Tourenplanung kann bereits viele dieser Anforderungen verarbeiten. KI und Optimierungsverfahren können darüber hinaus verschiedene Ziele gewichten: späteste zulässige Kontrollzeit, Fahrtzeit, Priorität eines Mangels, Baustellentyp, zuständiger Mitarbeiter, benötigtes Ersatzmaterial oder historische Störungswahrscheinlichkeit.

Der Fahrer erhält anschließend keine theoretisch kürzeste Route, sondern eine betrieblich sinnvolle Kontrolltour.

Besonders interessant ist die Verbindung mit Materialdaten. Wurde bei der vorherigen Fahrt eine schwache Batterie an einer Warnleuchte gemeldet, kann die nächste Tour den benötigten Ersatz bereits berücksichtigen. Aus Kontrollfahrt und Wartungsfahrt wird damit ein gemeinsamer Prozess.

Was läuft bei digitalen Kontrollfahrten in der Praxis häufig falsch?

Der häufigste Fehler ist, Papier lediglich auf einen Bildschirm zu übertragen.

Der Fahrer erhält dann eine sehr lange digitale Checkliste, muss an jeder Baustelle zahlreiche Pflichtfelder antippen und schreibt zusätzlich Kommentare über eine Smartphone-Tastatur. Das Ergebnis ist zwar digital, aber für den Außendienst oft aufwendiger als der bisherige Ablauf.

Ein zweites Problem entsteht durch zu viele Fotos ohne Struktur. Hundert Aufnahmen pro Schicht sind kein guter Nachweis, wenn später niemand weiß, welches Bild welchen Abschnitt und welchen Prüfschritt dokumentiert.

Auch GPS sollte nicht überschätzt werden. Eine aufgezeichnete Position beweist, dass sich ein Gerät an einem Ort befunden hat. Sie beweist nicht automatisch, dass sämtliche Sicherungseinrichtungen geprüft wurden. Deshalb sind definierte Kontrollpunkte, Prüfschritte und eine nachvollziehbare Dokumentation wichtiger als eine reine Kartenlinie.

Problematisch wird es außerdem, wenn KI-Ergebnisse ungeprüft als Tatsachen gespeichert werden. Bilderkennung produziert Wahrscheinlichkeiten. Verdecken Fahrzeuge eine Bake oder herrscht schlechtes Wetter, kann ein Modell einen Mangel vermuten, obwohl keiner vorliegt. Solche Hinweise gehören deshalb in eine Prüfschleife.

Wie sieht ein sinnvoller KI-Anwendungsfall im Tagesgeschäft aus?

Ein Verkehrssicherungsunternehmen betreut gleichzeitig mehrere Arbeitsstellen für Tiefbau, Glasfaserausbau und kommunale Straßenbaumaßnahmen. Am späten Nachmittag beginnt die zweite Kontrollrunde.

Das System erkennt, dass bei einer Baustelle während der Vormittagskontrolle eine beschädigte Warnleuchte dokumentiert wurde. Für eine andere Maßnahme läuft das vorgesehene Kontrollfenster früher ab. Eine dritte Arbeitsstelle liegt auf derselben Fahrtroute.

Die Tour wird entsprechend priorisiert.

An der ersten Baustelle nimmt der Fahrer dieselben Kontrollpunkte wie am Vortag auf. Eine Bildanalyse stellt fest, dass ein Verkehrszeichen gegenüber der vorherigen Dokumentation deutlich verdreht erscheint. Die App meldet keinen Regelverstoß, sondern fordert eine Sichtprüfung an. Der Fahrer bestätigt die Veränderung und korrigiert das Schild.

Bei der nächsten Arbeitsstelle erkennt er selbst eine umgefahrene Leitbake. Er diktiert den Mangel, tauscht die Bake aus und fotografiert den Zustand danach.

Noch während der Fahrt sieht die Disposition im Büro, dass beide Vorgänge erledigt sind.

So entsteht Nutzen nicht durch eine einzelne spektakuläre KI-Funktion, sondern durch die Verbindung vieler kleiner Prozessschritte.

Warum ist die Dokumentation mehr als nur ein PDF-Protokoll?

Das PDF am Ende einer Kontrollfahrt ist wichtig, aber es sollte lediglich eine Ausgabe des zugrunde liegenden Datensatzes sein.

Eine moderne Dokumentation speichert beispielsweise Auftrag, Kontrollfahrt, Mitarbeiter, Startzeit, Abschlusszeit, Kontrollpunkte, Feststellungen, Fotos, Maßnahmen, offene Mängel und Änderungen getrennt voneinander. Dadurch lassen sich Informationen später auswerten.

Welche Arbeitsstelle produziert besonders viele Schäden an Leitbaken? Welche Warnleuchten fallen wiederholt aus? Wo werden Sicherungseinrichtungen regelmäßig durch Fremdeinwirkung verschoben? Welche Aufträge verursachen überdurchschnittlich viele Sonderfahrten?

Aus reiner Dokumentation entsteht so Betriebswissen.

Auch im Hinblick auf Nachweise ist dieser Ansatz wertvoll. Fotos, Zeitstempel und GPS-Daten werden nicht erst nachträglich zusammengesucht, sondern beim Vorgang erzeugt. Änderungen sollten protokolliert werden, damit nachvollziehbar bleibt, wer wann welchen Eintrag ergänzt oder korrigiert hat.

Warum sollte KI nicht selbst über RSA-Konformität entscheiden?

Eine Kamera sieht nur einen Ausschnitt.

Ob ein Verkehrszeichen an der richtigen Stelle steht, hängt nicht allein vom Bild ab. Relevant können Verkehrszeichenplan, verkehrsrechtliche Anordnung, tatsächliche Fahrstreifenführung, örtliche Situation, Bauphase und weitere Nebenbestimmungen sein.

Daraus folgt eine sinnvolle Aufgabenteilung.

KI kann Objekte erkennen, Unterschiede zwischen Aufnahmen feststellen, fehlende Dokumentationspunkte melden, Texte strukturieren oder Vorgänge priorisieren. Eine qualifizierte Person bewertet dagegen die verkehrliche Situation und entscheidet über die erforderliche Maßnahme.

Diese Grenze ist gerade in der Verkehrssicherung wichtig. Ein System, das zu viel verspricht, schafft zusätzliche Risiken. Ein Assistenzsystem, das nachvollziehbar zeigt, warum es einen Vorgang markiert hat, kann dagegen sehr wertvoll sein.

Warum ist das Thema trotz vorhandener Vorschriften weiterhin relevant?

Die technische Qualität einer Arbeitsstellensicherung ist kein abstraktes Verwaltungsthema. Das Statistische Bundesamt erfasste für 2024 bei Unfällen mit Personenschaden 109 Fälle, bei denen eine nicht oder unzureichend gesicherte Arbeitsstelle als allgemeine Unfallursache registriert wurde. Die Statistik beweist keinen direkten Zusammenhang mit fehlenden Kontrollfahrten, zeigt aber, dass mangelhafte Arbeitsstellensicherung weiterhin im realen Unfallgeschehen vorkommt.

Gerade deshalb sollte Digitalisierung nicht primär unter dem Gesichtspunkt betrachtet werden, wie schnell ein Protokoll ausgefüllt werden kann. Relevanter ist, ob ein Unternehmen Abweichungen früher entdeckt, Mängel nachverfolgt, Sonderkontrollen zuverlässig disponiert und später nachvollziehen kann, wie eine Situation behandelt wurde.

Wie sollten mittelständische Verkehrssicherungsunternehmen ein solches System einführen?

Ein sinnvoller Einstieg beginnt nicht mit automatischer Bilderkennung.

Zuerst sollten Arbeitsstellen, Kontrollintervalle, Verantwortliche, Kontrollpunkte, Mängelkategorien und Nachweise digital abgebildet werden. Danach folgen mobile Fotodokumentation, GPS, Mängelworkflow und automatisierte Berichte.

Erst wenn genügend strukturierte Daten vorhanden sind, entfaltet KI ihren eigentlichen Wert. Dann lassen sich Bildvergleiche, Spracherfassung, automatische Klassifikation, Tourenoptimierung oder Anomalieerkennung schrittweise ergänzen.

Für einen mittelständischen Betrieb ist diese Reihenfolge meist wirtschaftlicher als ein großes KI-Projekt. Das Unternehmen erhält bereits nach der ersten Stufe einen operativen Nutzen und schafft gleichzeitig die Datenbasis für spätere Funktionen.

Entscheidend ist am Ende nicht, ob auf der Softwareoberfläche „KI“ steht. Entscheidend ist, ob der Kontrollfahrer weniger Verwaltungsarbeit hat, die Disposition schneller reagieren kann und jeder sicherheitsrelevante Vorgang vom Auftrag bis zur erledigten Maßnahme nachvollziehbar bleibt.

Welche Quellen belegen die verwendeten Kennzahlen?

Verwaltungsportal Hessen – Verkehrsraumeinschränkung: Genehmigung
Kontrollrhythmus bei Arbeitsstellen längerer Dauer: mindestens zweimal täglich, an arbeitsfreien Tagen mindestens einmal täglich; zusätzliche Kontrolle nach Unwetter oder Sturm.
https://verwaltungsportal.hessen.de/leistung?leistung_id=L100001_8964666&regschl=066310006006

Statistisches Bundesamt – Allgemeine Unfallursachen von Unfällen mit Personenschaden
2024 wurden 109 Fälle der Ursache „nicht oder unzureichend gesicherte Arbeitsstellen“ ausgewiesen.
https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Verkehrsunfaelle/Tabellen/allgemeine-unfallursachen-von-unfaellen-mit-personenschaden.html

Fraunhofer IDMT – ConstructionsAIt: Multimodale KI-basierte Technologien zur automatischen Baustellenüberwachung
Das Whitepaper beschreibt zehn Anwendungsfälle für multimodale KI-basierte Baustellenüberwachung.
https://www.idmt.fraunhofer.de/de/institute/projects-products/projects/constructionsait.html

Welche weiterführenden Quellen sind interessant?

Bundesministerium für Verkehr – ARS Nr. 24/2021: Richtlinien für die verkehrsrechtliche Sicherung von Arbeitsstellen an Straßen (RSA 21)
https://www.bmv.de/SharedDocs/DE/Anlage/StB/ars-aktuell/allgemeines-rundschreiben-strassenbau-2021-24.html

FGSV Verlag – RSA 21: Richtlinien für die verkehrsrechtliche Sicherung von Arbeitsstellen an Straßen
https://www.fgsv-verlag.de/rsa-21

Fraunhofer ITWM – AEROS: Automatische Erfassung von Objekten aus Bildfolgen des Straßenraums
https://www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/bv/ki-loesungen-digitalisierung-nachhaltigkeit/aeros.html

Was sind KI-gestützte Kontrollfahrten nach RSA 21?

KI-gestützte Kontrollfahrten verbinden die fachliche Überprüfung einer Arbeitsstelle mit digitalen Werkzeugen wie GPS, Fotodokumentation, mobilen Checklisten und automatisierter Datenauswertung. KI kann beispielsweise Veränderungen zwischen Aufnahmen erkennen, Mängel kategorisieren oder Kontrolltouren priorisieren. Sie ersetzt jedoch weder die verkehrsrechtliche Anordnung noch die fachliche Bewertung durch die verantwortliche Person.

Schreibt die RSA 21 eine bestimmte Anzahl von Kontrollfahrten vor?

Die häufig genannte Kontrollfrequenz stammt insbesondere aus der ZTV-SA 97 und aus darauf basierenden Vertrags- oder Behördenvorgaben. Für Arbeitsstellen längerer Dauer werden dort typischerweise Kontrollen bei Tagesanbruch und nach Eintritt der Dunkelheit vorgesehen, an arbeitsfreien Tagen mindestens eine Kontrolle. Zusätzlich können Anordnung, Auftraggeber, Wetterlage und örtliche Bedingungen weitere Kontrollen erforderlich machen.

Kann KI automatisch feststellen, ob eine Baustelle RSA-21-konform ist?

Eine vollständig automatische Feststellung wäre problematisch. Eine Kamera erfasst nur einen Teil der Situation und kennt ohne zusätzliche Daten weder sämtliche Anforderungen des Verkehrszeichenplans noch alle Nebenbestimmungen der verkehrsrechtlichen Anordnung. KI eignet sich besser als Assistenz: Sie erkennt Auffälligkeiten, vergleicht Bilder und weist den Kontrollfahrer auf Situationen hin, die fachlich geprüft werden sollten.

Welche Daten sollte eine digitale Kontrollfahrt erfassen?

Sinnvoll sind mindestens Projekt- und Auftragsbezug, Mitarbeiter, Kontrollzeitpunkt, Kontrollpunkte, GPS-Informationen, Prüfergebnisse, Fotos, festgestellte Mängel, ausgeführte Maßnahmen und offene Folgeaufgaben. Zusätzlich sollte eine Änderungshistorie vorhanden sein. Entscheidend ist, dass Fotos und Feststellungen unmittelbar dem jeweiligen Auftrag und Kontrollpunkt zugeordnet werden und später ohne manuelle Suche wiedergefunden werden können.

Ist GPS allein ein ausreichender Nachweis für eine Kontrollfahrt?

GPS kann dokumentieren, dass sich ein Gerät oder Fahrzeug zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem Bereich befunden hat. Daraus folgt jedoch nicht automatisch, dass alle vorgeschriebenen Einrichtungen tatsächlich kontrolliert wurden. Aussagekräftiger wird der Nachweis durch definierte Kontrollpunkte, Zeitstempel, Fotos, Prüfergebnisse, Mängeldokumentation und eine Verbindung zum jeweiligen Auftrag beziehungsweise zur verkehrsrechtlichen Anordnung.

Welche Mängel könnte Bilderkennung während einer Kontrollfahrt erkennen?

Je nach Trainingsdaten und Kameraposition können Systeme beispielsweise Verkehrszeichen, Leitbaken, Markierungen, Warnleuchten oder Schutzeinrichtungen identifizieren und Veränderungen gegenüber früheren Aufnahmen markieren. Daraus lassen sich Prüfhinweise ableiten. Verdeckungen, Dunkelheit, Verschmutzung, Baustellenverkehr oder ungewöhnliche Perspektiven begrenzen jedoch die Zuverlässigkeit, weshalb eine fachliche Bestätigung durch den Mitarbeiter erforderlich bleibt.

Kann KI auch die Route der Kontrollfahrer optimieren?

Ja. Eine Tourenplanung kann Kontrollfristen, Entfernung, aktuelle Mängel, Arbeitsstellenpriorität, Wetterereignisse, Mitarbeiterzuständigkeit und benötigtes Material berücksichtigen. Dadurch entsteht nicht nur eine möglichst kurze Strecke, sondern eine operative Reihenfolge. Besonders interessant wird dies bei vielen parallelen Maßnahmen, Nachtkontrollen, Sonderfahrten nach Unwettern und kurzfristig eingerichteten Arbeitsstellen.

Was sollte bei Fotos und Videodaten aus dem öffentlichen Straßenraum beachtet werden?

Aufnahmen können neben der Verkehrssicherung auch Fahrzeuge, Kennzeichen oder Personen erfassen. Deshalb sollten Unternehmen Datensparsamkeit, Zugriffsrechte, Speicherfristen und technische Schutzmaßnahmen bereits bei der Systemgestaltung berücksichtigen. Für viele Kontrollzwecke reichen gezielte Fotos der Sicherungseinrichtungen. Dauerhafte Videoaufzeichnung sollte nur eingesetzt werden, wenn sie für den konkreten Zweck erforderlich und rechtlich geprüft ist.

Was ist der häufigste Fehler bei der Einführung digitaler Kontrollfahrten?

Ein häufiger Fehler besteht darin, das bestehende Papierformular unverändert auf das Smartphone zu übertragen. Dadurch entsteht zwar eine digitale Oberfläche, aber kaum Prozessverbesserung. Besser ist ein Ablauf, bei dem Projektdaten automatisch vorhanden sind, Standardinformationen nicht erneut eingegeben werden müssen und der Fahrer hauptsächlich Abweichungen dokumentiert. Erst danach sollten zusätzliche KI-Funktionen eingeführt werden.

Für welche Verkehrssicherungsunternehmen lohnt sich KI-Unterstützung besonders?

Der Nutzen steigt mit der Zahl paralleler Arbeitsstellen, Kontrollfahrten und beteiligter Mitarbeiter. Besonders interessant ist die Digitalisierung für Unternehmen mit wiederkehrenden Wartungsfahrten, Nacht- und Wochenendkontrollen, mehreren Auftraggebern oder vielen kurzfristigen Änderungen. Dort reduziert ein durchgängiger Prozess nicht nur Verwaltungsaufwand, sondern verbessert auch Disposition, Mängelnachverfolgung und die Verfügbarkeit belastbarer Kontrolldaten.