Digitale Diagnostik an Güterzügen mit KI

KI-Modelle für Objekterkennung und Inhaltsextraktion

Damit die bereits installierten optischen Sensoren an Kamerabrücken auch die Beschriftung jedes Güterwagens erfassen können, war das Trainieren zweier neuer KI-Modelle notwendig. Diese arbeiten, wie ihre Vorgängermodelle, mit Computer Vision und werden als ausführbarer Docker-Container in die DB Cargo Cloud-Infrastruktur integriert. Für das erste Modell zur Detektion muss die KI die Beschriftung zuverlässig am Güterwagen lokalisieren. Eine große Herausforderung, denn es gibt dutzende Güterwagengattungen verschiedenster Bauart. Zudem sind die Waggons zum Teil stark verschmutzt, verwittert oder mit Graffiti besprüht. Die Lösung hierfür ist die sogenannte „Object Detection“. Dieses Modell haben die DB-internen Teams AI Factory und vsion.ai gemeinschaftlich entwickelt.

Im nächsten Schritt extrahiert das zweite, von Telekom MMS, AI Factory und vsion.ai erstellte KI-Modell die Inhalte der Beschriftung. Dazu müssen Buchstaben und Ziffern erkannt und Tabellenfeldern zugeordnet werden, sodass die Daten automatisiert protokolliert werden können. Hierfür hat das KI-Expertenteam ein Mapping von Tabellen-Templates entwickelt: Nachdem die Tabellen in einzelne Zellen zerlegt sind, kommt die „Object Character Recognition“ OCR für die Zeichenerkennung zur Anwendung. Im Anschluss werden die gelesenen Inhalte in ein standardisiertes Übergabeformat transformiert und zur Weiterverarbeitung bereitgestellt.

KI-Assistenzsystem steigert Effizienz der technischen Behandlung von Güterwagen

Im Ergebnis des Proof of Concept wird eine komplexe Anschrift am Güterwagen mit Hilfe zweier KI-Modelle ausreichend zuverlässig, kontinuierlich und automatisch erkannt und ausgelesen. Damit ist die technische Machbarkeit unter Beweis gestellt, mit der eine (Teil-)Automatisierung des Datenabgleiches zukünftig möglich ist. Aufwändige manuelle Prozesse werden so reduziert, monotone Arbeitsschritte und damit verbundene Fehleranfälligkeit eliminiert, und der erforderliche Arbeitsvorgang kann deutlich schneller und effizienter ablaufen. Für die Mitarbeitenden der DB Cargo bedeutet, die Arbeit unter widrigen Witterungsverhältnissen wird reduziert. Entsprechend hoch ist die Akzeptanz der KI-Lösung innerhalb der Belegschaft.

Die abschließende Qualitätskontrolle verbleibt jedoch weiterhin in menschlicher Hand – denn die KI ist auch in diesem Anwendungsfall als Assistenzsystem zu verstehen.

In einer nächsten Ausbaustufe soll die kamerabasierte digitale Diagnostik produktiv geschaltet werden. Für diese sind noch viele weitere Anwendungsfälle in Planung. So lässt sich an Waggons etwa auch der Zustand der Bremssohle diagnostizieren. Aber auch die Beladung der Güterwagen könnten die Aufnahmen der Kamerabrücken erfassen, etwa zur Erkennung von Schrottsorten oder von Schäden an Abdeckplanen oder Schutzfolien.