dida auf dem PyData Berlin Meetup: Anomalieerkennung in Gleisszenen

Am 20. November präsentierte Maximilian Trescher auf der PyData Berlin 2024 unsere Arbeit zum Thema „Anomaly Detection in Track Scenes“.

In Zusammenarbeit mit der Deutschen Bahn im Rahmen der Initiative Digitale Schiene Deutschland haben wir eine Machine-Learning-Lösung entwickelt, um gefährliche und anomale Objekte auf Bahngleisen mit Hilfe von Onboard-RGB-Kameras zu erkennen. Das System identifiziert nicht nur vordefinierte Klassen, sondern ordnet die Objekte nach dem Grad der Anomalie ein.

Maximilian sprach über Entwicklungsaspekte wie die Verwendung des OSDAR23-Datensatzes und selbstüberwachtes Lernen sowie Herausforderungen, wie die Entwicklung unserer Multikomponenten-Pipeline inkl. mit Tiefenschätzung, Segmentierung und Anomalieerkennung.

Wir sind der PyData Berlin dankbar für die Möglichkeit, dieses Projekt mit der Community zu teilen. Wir bedanken uns bei allen, die den Vortrag besucht und sich an den anschließenden Diskussionen beteiligt haben.