In dieser Arbeit wird ein mehrstufiges Verfahren vorgestellt, das die Oberflächenbeschaffenheit von mit dem Fahrrad befahrenen Wegen mittels Machine-Learning-Methoden ermittelt. Dieser Ansatz nutzt eine niederschwellige Erfassungsmethode durch mit dem Smartphone generierte Videodaten zur Bilderkennung, um die Oberflächenbeschaffenheit sowie dessen Zustand automatisch zu erfassen und zu klassifizieren. Die Ergebnisse werden in digitalen Landkarten dargestellt, um deren Detailgrad zu erhöhen. Das Ziel ist es, die Sicherheit und den Komfort für Radfahrer zu verbessern und eine bessere Instandhaltung der Wege zu ermöglichen.

In this paper, a multi-stage method is presented that uses machine learning methods to determine the surface condition of paths used by bicycles. This approach uses a low-threshold acquisition method through smartphone-generated video data for image recognition to automatically detect and classify the surface condition and its state. The results are displayed on digital maps to increase their level of detail. The aim is to improve the safety and comfort of cyclists and to enable better maintenance of the paths.