@inproceedings{FiebelkornKugelGuentheretal.2025, author = {Fiebelkorn, Richard and Kugel, Rafael and G{\"u}nther, Norman and Reiff-Stephan, J{\"o}rg}, title = {Predictive Maintenance in der Baumpflege - TreeAngel}, series = {Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter}, booktitle = {Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter}, editor = {Reiff-Stephan, J{\"o}rg and J{\"a}kel, Jens and Reichelt, Dirk}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur}, address = {Leipzig}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20193}, pages = {251 -- 259}, year = {2025}, abstract = {Die Gew{\"a}hrleistung der Verkehrssicherheit von B{\"a}umen stellt eine zentrale Herausforderung f{\"u}r St{\"a}dte und Gemeinden dar. Traditionelle, manuelle Inspektionsmethoden sind zeit- und ressourcenintensiv sowie anf{\"a}llig f{\"u}r menschliche Fehler. Der folgende Artikel pr{\"a}sentiert ein innovatives System zur automatisierten Baumzustandsbewertung, welches moderne Kameratechnologien und K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) nutzt. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurden Bilddaten, welche durch verschiedene Kamerasysteme erzeugt wurden, analysiert. Basierend auf diesen Daten wurde ein YOLOv8-Modell trainiert, welches eine pr{\"a}zise Detektion von B{\"a}umen und Sch{\"a}den, wie beispielsweise Totholz, erm{\"o}glicht. Die Ergebnisse des vorgestellten Prototypensystems sind vielversprechend hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz. Es zeigt das Potenzial, manuelle Inspektionen durch automatisierte Verfahren zu erg{\"a}nzen oder zu ersetzen. Die pr{\"a}sentierten Resultate legen den Grundstein f{\"u}r nachhaltige und skalierbare Ans{\"a}tze in der Baumpflege und k{\"o}nnen zur Steigerung der {\"o}ffentlichen Sicherheit und Effizienz im urbanen Management beitragen.}, language = {de} } @inproceedings{FiebelkornKugelGuentheretal.2025, author = {Fiebelkorn, Richard and Kugel, Rafael and G{\"u}nther, Norman and Reiff-Stephan, J{\"o}rg}, title = {Predictive Maintenance in Tree Care - TreeAngel}, series = {Wildauer Konferenz f{\"u}r K{\"u}nstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25)}, booktitle = {Wildauer Konferenz f{\"u}r K{\"u}nstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25)}, editor = {Reiff-Stephan, J{\"o}rg and Beuster, Anja}, publisher = {TIB Open Publishing}, address = {Hannover}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20801}, year = {2025}, abstract = {Ensuring the traffic safety of trees poses a significant challenge for urban authorities. Conventional manual inspection methods are both time-consuming and resource-intensive, and they are subject to human error. The following paper presents an innovative system for automated tree condition assessment using modern camera technologies and artificial intelligence (AI). As part of a feasibility study, image data generated by various camera systems was analyzed. Based on this data, a YOLOv8 model was trained, which enables precise detection of trees and damage, such as deadwood. The results of the prototype system presented are promising in terms of accuracy and efficiency, suggesting the potential to supplement or replace manual spections with automated procedures. The results of this study lay the foundation for sustainable and scalable approaches in tree care and can contribute to increasing public safety and efficiency in urban management.}, language = {en} }