TY - CHAP A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Kugel, Rafael A1 - Günther, Norman A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Reichelt, Dirk T1 - Predictive Maintenance in der Baumpflege – TreeAngel T2 - Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - Die Gewährleistung der Verkehrssicherheit von Bäumen stellt eine zentrale Herausforderung für Städte und Gemeinden dar. Traditionelle, manuelle Inspektionsmethoden sind zeit- und ressourcenintensiv sowie anfällig für menschliche Fehler. Der folgende Artikel präsentiert ein innovatives System zur automatisierten Baumzustandsbewertung, welches moderne Kameratechnologien und Künstliche 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 präzise Detektion von Bäumen und Schäden, wie beispielsweise Totholz, ermöglicht. Die Ergebnisse des vorgestellten Prototypensystems sind vielversprechend hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz. Es zeigt das Potenzial, manuelle Inspektionen durch automatisierte Verfahren zu ergänzen oder zu ersetzen. Die präsentierten Resultate legen den Grundstein für nachhaltige und skalierbare Ansätze in der Baumpflege und können zur Steigerung der öffentlichen Sicherheit und Effizienz im urbanen Management beitragen. KW - Baumpflege KW - machine learning KW - Predictive Maintenance KW - YOLO KW - Maschinelles Lernen Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20193 SP - 251 EP - 259 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER -