bamselarsen/Indextts_expansion huggingface dataset:
Helene Fischer. Hat sie diese großen Pläne? Helene Fischer hat lange nichts von sich hören lassen.
Nun soll die Schlagersängerin große Pläne für 2021 haben
nicht nur ein neues Album soll laut, Bild kommen, auch ein TV-Auftritt und eine Tour stehen an
Seit 2017 hat Helene Fischer kein neues Studioalbum veröffentlicht. Die, Bild, soll jetzt erfahren haben. Dass es einen Geheimplan gibt, der in diesem Herbst umgesetzt werden soll.
Helene Fischer lässt ihre Fans schon lange auf ein neues Album warten
Doch angeblich hat das Warten schon bald ein Ende. Langsam aber sicher dürfen sich die Stars der Entertainmentbranche wieder freuen. Nach einer langen Auszeit ohne Konzerte und Live-Schuss kann wieder Hoffnung geschöpft werden.
Hallo, ihr fantastischen Menschen da draußen. Willkommen zu einer neuen Folge. Retropanda quält sich. Und heute haben wir wieder einen Zuschauerwunsch. Und zwar vom guten Krizo. Spricht man das so aus oder Krizo?
auf jeden Fall von dir. Und ihr seht's gerade schön im Bildschirm. Es ist Base Ace.
Ja, ähm, da hab ich ehrlich gesagt so ein bisschen Angst vor, weil es ist ja auch auf meiner Flop 10 Super Nintendo Spielliste aufgetaucht und da hab ich ja so schon ein paar Spielszenen oder eine kurze aufgenommen.
Und ihr wisst gar nicht, wie frustrierend das war, diese kurze Spielszene aufzunehmen. Das Spiel ist einfach sau, sau hart, und ihr seht's hier auch schon am Cover. 呃, 14 lunatic levels, 呃, oder auch lunatic, blablabla. Auf jeden Fall, verrückte Leveler warten euch.
oder die euch verrückt machen, genau so ist es, ja, Freunde.
Ich werde wahrscheinlich weit kommen. Das Video wird wahrscheinlich auch nicht so wirklich, wirklich lange dauern, befürchte ich, weil ich glaube, ich komme nicht weit, ähm, ja, Space Ace, mal ein bisschen um zur Historie zu kommen.
Anfang der 18er-Jahre gab es da den Ecade-Automat Drang Slayer. Da hat man hier gerade schon so im Intro, andeutungsweise gesehen, das war im Prinzip,
von der Grafik her sehr, sehr schön, weil es im Prinzip ein Zeichentrickfilm war. Und heutzutage würde man sagen, dazwischen waren halt so Quicktime-Events, wo man halt schnell Tasten drücken musste und so weiter zum Ausweichen. Sonst kamen halt die Todesszene abgespielt. Deswegen war es im Prinzip für die damaligen schwachen Arcade-Automaten quasi schaffbar, weil im Prinzip nur, ähm, die Abfrage, die Steuerungsabfrage gemacht werden musste und hatte entsprechend eine folgende
video sequenz abgespielt werden muss da sein wie der erfolg oder misserfolg und da danach erschien diese space ace was denn quasi wie der name schon sagt das ist so ein bisschen fantasy mäßig und was hat denn das ganze quasi science fiction mäßig geschickt ja und
Irgendwann in den 90ern hat man sich entschieden, mach mal eine super interne Version davon. Ist, spielt sich natürlich anders als die. Aber, bauen wir mal rein. Okay, so. Da ist der Fiese. Ah, okay.
Ja, das hatte ich schon, als ich denn diese Spielszenen gemacht, also man muss es wirklich auswendig lernen. Es ist so ein Treffer, du bist weg. Eine Steuerung, mal, man sieht vielleicht, der Hater bewegt sich auch nicht gerade sehr schnell. So, einmal da, einmal da, einmal da, und ich glaube. Okay, gut, ne?
Okay, also, aber nichts dabei, okay. Also, man muss es sich genau merken. Und, ah!
Also, man kann eigentlich theoretisch springen, aber das hilft eigentlich gegen die Laserstrahlen. Das ist das Problem.
Und, und diese Steuerung, man, man sieht's ja schon, er ist sehr langsam.
Also, ich bleib am besten rechts unten, um dann nach oben zu gehen, wenn er fliegt.
ihr werdet euch jetzt wahrscheinlich die Handy über den Kopf zusammenschlagen, und oh mein Gott, der kriegt da wirklich gar nichts gebacken. Das kann man sich doch auswendig lernen. Ja, aber es ist was anderes, wenn man noch nebenbei labert, glaubt mir. Das ist zwar immer so die grundsätzliche Killer-Ausrede, aber das ist diesmal wirklich so. So, was haben wir gesagt? Unten rechts.
Und wie gesagt, er bewegt sich halt sehr langsam. Man kann halt springen, ne? Wie man sieht. Ist halt sehr sperrig.
Also perspektivisch, also zählt das Sprite im Ganzen und nicht perspektivisch.
Ich darf den auch nicht berühren.
Also wer denkt sich so'n Scheiß aus? Plup.
Ich hoffe, es donnert übrigens gerade draußen. Ja, ich hab gerade Gewitter hier draußen. Passt zu der Stimmung. Ich hoffe, also wenn, wenn es so ein bisschen rumpelt, das ist das Gewitter. So.
Also, wenn man denkt, Dark Souls ist schwer, das ist jetzt einfach nur Scheiße.
Boah, also heute ist wirklich quälsich Zeit. Ich werd nicht weit kommen. Ah, jetzt bin ich wieder.
Ja, ich werd unkonzentriert grad, weil ich mich grad so aufrege.
Haha. Ja, wieder Game Over. Ist auch okay. Ich würde sagen, wir probieren es jetzt noch einmal.
Und denn, also, es wird heute echt ein kurzer Ausflug, weil Halleluja ist das Spiel schwer. Und jetzt nicht im positiven Sinne, einfach frustrierend, ne? Das Bild ist zu langsam, zu groß.
Also, man kann natürlich nicht schräg laufen, ne? Klar.
Wie soll ich das bitteschön schaffen?
Steuerung ist so hakelig, also von der Technik her, mein Gott, ist okay, ne? Gucke mal.
Tut mir leid, aber ich glaube, ihr verpasst vom Spiel auch nicht sehr glücklich viel. So.
Was soll das? Diese Spielautomaten waren auch nicht einfach, aber das ist ein Heimkonsolenport. Lieber Christo.
Aber trotzdem, falls ihr auch einen Wunsch haben solltet, einfach in die Kommentare. Oder sonst hoffe ich, dass das unterhaltungswertmäßig wie dieses Etwas für euch tauglich war. Ich wünsche euch noch einen wunderschönen Tag, egal was ihr vorhabt. Macht's gut!
Ich finde die Löcher in den Böden der zahlreichen Karten, um nicht zerquetscht zu werden.
Verbessere und verdiene Münzen, indem du Runden überlebst.
Okay, für 100 Coins kaufe ich mir jetzt das Bloxy-Aid. Ich habe ein Goblet.
Ich glaube, ich hab die, äh, kleiner Vermutung, das ist nicht möglich. Ich weiß ja nicht. Oh Gott. Wie sind wir denn hier hingekommen? Wir sind gar nicht nur so schnell. Und warum ist es hier so hell? Wo sind wir? Das sieht aus wie in Skyrim Dungeon.
Er kann das sehr gut. Er kann das überhaupt nicht. Er hat keine Ahnung von Lure. Und Roblox. Und Programmieren. Ich hab dir schon gesagt, dass du Ahnung davon hast. Ich hab keine Ahnung.
Ja, es ist schwierig, grad, grad, grad eins. Also wer da stirbt, der.
Ich hab 30 Coins bekommen. Erst mal wieder shoppen gehen. Ja, man. Ich kauf mir jetzt einen. Nee, ich kauf mir nichts. Ich will sparen.
Man, ich denk, das kann man doch nicht wissen, dass man da nicht drauf darf. Joa, das weiß man. Oh, äh, warum bist du? Ich hab das doch gar nicht berührt. unrealistisch.
Ja, wir spielen, ich, ich weiß nicht. Nee, wir spielen noch nie wieder. Das war's und ciao! Das war's?
Lutterkapelle war bis 1933 ein Kuhstall und Geräteschuppen eines benachbarten Bauernhofes.
Und im Dezember 1933 ist, sind diese Räume hier zur Kapelle umgebaut worden, eingeweiht worden. Zeichenerweise kann man auf einem Foto auch sehen, mit Kirchenfahne und Hakenkreuzfahne. Das war dann lange Zeit hier im Kölner Norden, die einst hier evangelische Kirche.
Begann dann diese Zeit der gemeinsamen Nutzung der evangelischen Kirchengemeinde mit der äthiopisch-orthodoxen Gemeinde. Es gibt eine stimmige Presbyteriumsbeschlüsse und jetzt im Mai werden es ja auch 22 Jahre, dass wir hier, ähm, gemeinsam zusammenleben. Die erste Phase, ähm,
war so, die ging von 1983 bis Ende 1994. Da haben wir diese Räume hier gemeinsam genutzt. Das war vor allem sonntags morgens sehr interessant. Wir haben dann erst unseren eigenen evangelischen Gottesdienst gefeiert.
Und dann wurde, äh, innerhalb einer Viertelstunde aus einer nüchternen protestantischen Kapelle ein farbenprächtiger, äh, orthodoxer Gottesdienstraum. Bei uns Protestanten ist ja eher so eine bilderablehende Tradition und das wurde dann oft auch in der Gemeinde, äh,
dass es eben wirklich eine besondere Art der Verkündigung auch ist, die im Glauben gegründet ist und zum Glauben hinführt. Und es ist nicht um irgendwelche ästhetischen, äh, Gesichtspunkte in erster Linie dabei geht.
kein, wir bezahlen kein Mieter, wir sind sehr dankbar, von Stadtkirchenverband, und auch von, von Kreis Köln-Nord, bekommen wir, äh, Zuschüsse.
1. Januar 1995 ist es so.
Evangelische Immanuel-Gemeinde Köln-Longerich sind weiter Eigentümerin dieser Kapelle.
Aber wir haben die Nutzungsrechte damals dem Evangelischen Stadtkirchenverband Köln übertragen und der wiederum hat mit der äthiopisch-orthodoxen Kirche einen Mietvertrag abgeschlossen. Wir selbst, äh, nutzen diese Räume überhaupt nicht mehr.
Ich finde das eigentlich eine schöne Geste, dass das also auch dran stehen bleibt. Das ist ja auch ein historisches Dokument dafür, dass es hier einen Übergang gegeben hat. Und, ähm, ich bin auch ganz stolz darauf, dass der Stadtkirchenverband damals
Freilich unter etwas anderen finanziellen Bedingungen als heute. Das ist ja aber doch noch eine Menge.
äh, Geld, ähm, benutzt hat, um dieses, äh, dann so zu übergeben, das ist für die Gemeinde.
euhm, auch benutzbar war. Es war zunächst ganz interessant, dass, als wir das hergerichtet hatten, da fing plötzlich die evangelische Ortsgemeinde an, wieder nach diesem Haus sich zu sehen. Es war ja inzwischen schön hergerichtet und so weiter, aber das war nur eine kurze
Damals, 呃, hat die evangelische Kirche, 呃, diese Kirche benutzt die Luther Kapelle, 呃, das,
Die evangelische Mitbruder und die Schwester nennen wir früher Luther Capelle. Wir nennen Michaelis Kirche. In diesem Namen haben wir keine Schwierigkeiten gehabt.
Das war, äh, gut, äh, gelaufen. Das ist eine malige, gute Sache.
Die evangelische Kirche hat von uns viel gelernt. Wir haben auch von der evangelischen Kirche, äh, auch gegenseitig, äh, akzeptiert und gute Besuchen bekommen.
ganz gut, er drückt ja diese Verschiedenartigkeit aus, äh, den Reichtum und trotzdem das Zusammengehörige. Für mich ist eigentlich wichtig, so vor Augen zu haben, Gottes Lieblingsfarbe ist bunt.
Die nächsten drei Präsentationen werden sich allesamt beschäftigen mit O.S.M. Qualitätsanalyse und Sicherung. Und hier werden wir am ersten Vortrag Christian Köhler hören, von der DSI GmbH in Karlsruhe.
Herzlich willkommen zu meinem Vortrag. Mein Name ist Christian Köhler. Ich habe Geografie studiert und arbeite seit mittlerweile dreieinhalb Jahren bei der DSI Informationssysteme im Bereich Geodaten und Geoanalytics. Kurz zu DSI.
Wir kommen aus Karlsruhe und sind führende Anbieter von Lösungen zur Datenanalyse und zum Berichtswesen für Bundes- und Landesbehörden im deutschsprachigen Raum. Auf der rechten Seite sehen Sie unsere Software DesiCadenza.
Guidensa ist eine Reporting- und Allytics-Software, in der unsere Anwender ihre Daten sowohl flexibel in Tabellen als auch in Diagrammen auswerten können.
Wie Sie beim Bild auch sehen, ist auch der Raumbezug von Daten ein Kernbestandteil unserer Software.
Wir helfen unseren Kunden dabei, ihre Daten zu geokodieren und sie dann auch räumlich zu visualisieren und zu analysieren.
Es geht, wie der Titel schon verrät, um die Qualitätssicherung von OSM-Daten und hier ganz speziell um OSM-Daten im Kontext Barrierefreiheit im öffentlichen Personenverkehr.
Und erstreckt sich, wie man hier schön sieht, über alle möglichen Bereiche.
Ein wichtiger Bereich dabei ist die Mobilität und womit wir uns im Rahmen dieses Forschungsprojekts beschäftigen, ist das Thema Barrierefreiheit im öffentlichen Personenverkehr.
Und hier hat sich der Gesetzgeber im Jahr 2013 mit der Novellierung des Personenbeförderungsgesetzes ein großes Ziel gesetzt, nämlich die Erreichung der vollständigen Barrierefreiheit im öffentlichen Personenverkehr.
Nun, was ist die Grundvoraussetzung, um dieses Ziel zu erreichen? Nun, zunächst benötigt man Informationen über den aktuellen Zustand der bestehenden Haltestellen.
Der Delphi-Verein, das ist ein Kooperationsnetzwerk aller Bundesländer und weiterer Partner, der sich mit dem Thema länderübergreifende Fahrplanauskunft im öffentlichen Personenverkehr beschäftigt, hat hierzu
Diese Informationen fehlen größtenteils und Kommunen und Verkehrsverbünde können eine Erfassung in dieser Größenordnung nicht bewältigen. Und hier kommt jetzt unser Forschungsprojekt Open Anext ins Spiel.
In dem wir in OpenStreetMap Daten erheben wollen. Um dies zu erreichen, haben wir eine frei verfügbare Erfassungsapp, mit der sich Bürgerinnen und Bürger auf freiwilliger Basis an der Erfassung von Barrieredaten beteiligen können. Diese Daten werden dann nach OpenStreetMap übertragen.
Vom M-Fund gefeuertes Projekt. Der M-Fund gehört zum Bundesministerium für Digitales und Verkehr.
Und ein Open Next ist ein interdisziplinäres Team aus verschiedensten Bereichen der Forschung, des Personenverkehrs, der räumlichen Analyse sowie der Ingenieurswissenschaften beteiligt.
hier möchte ich Ihnen einfach nur mal einen kurzen Eindruck geben von unserer Erfassungsapp, die im Rahmen von Opener Next erstellt wird. Wenn Sie nähere Informationen hierzu
Möchten, empfehle ich Ihnen den Vortrag von René Arpic von der TU Chemnitz, die auch diese Erfassungsapp erstellen. Open an expert crowdsourcing zu Barrieredaten im ÖPNV, auch im Rahmen dieser FOSGIS.
Das Ziel des barrierefreien ÖPNV für alle Bürgerinnen und Bürger. Schauen wir uns das ein bisschen genauer an. Wir erfassen in dieser App.
in standardisierte Formate und schließlich von den Verarbeitungssystemen.
genutzt. Verarbeitendes System ist jetzt zum Beispiel die Fahrplanauskunft, das barrierefreie Routing für ÖPV-Nutzer und Nutzerinnen.
Aber auch zum Beispiel für Kommunen und Verkehrsverbünde Daten, mit der sie den Ausbau der Haltestellen priorisieren können.
in Bezug natürlich auf OpenStreetMap. Wir haben hier einen Crowdsourcing-Ansatz.
Auf der anderen Seite haben wir in den Verarbeitungssystemen offizielle, speziell für diesen Zweck von Profis erhobene Daten.
Was bedeutet letztendlich Crowdsourcing? Qualitätssicherung ist wirklich essentiell, wenn wir das mit den verarbeiteten Systemen zusammenbringen wollen. Und als zweites wichtiges Thema, natürlich müssen wir auch die Daten miteinander verknüpfen. Die sollen nicht nebeneinander existieren, sondern dann sollen miteinander verknüpft werden.
Ja, daraus ergibt sich auch das Ziel unserer Qualitätsanalyse. Wir wollen Mappern und Endnutzern aufzeigen, wo noch Lücken im OSM-Datenbestand sind, wo es logische Fehler gibt, ich habe gleich noch ein Beispiel hierzu, und welche Daten für Folgesysteme letztendlich genutzt werden können.
Ja, das Ergebnis der Analyse soll dann am Ende leichtgewichtig über eine Web-Anwendung den Mapper und Endnutzer zur Verfügung gestellt werden. Warum eine Web-Anwendung? Nun, wir wollen, dass die Mapper und Endnutzer nichts zusätzlich installieren müssen, sondern das leichtgewichtig sich anschauen können über ihren Browser.
Ja, was gehört für uns zur Qualitätsanalyse? Ich habe hier zunächst einmal vier Bereiche aufgelistet. Wir sind im ersten von drei Jahren in diesem Projekt. Es kann gut sein, dass hier noch etwas dazukommt. Zunächst konzentrieren wir uns aber auf diese vier Bereiche.
hier zählt dazu die Attributvollständigkeit, mit der wir uns befassen wollen, die Aktualität der Daten.
Der erste Block ist eine intrinsische Datenanalyse, die wir hier durchführen. Und der zweite Block ist eine extrinsische Datenanalyse. Was meinen wir mit intrinsisch?
Wir haben hier keine Referenzdaten zur Barrierefreiheit im Detail. Das heißt, wir bewerten die Daten hier aus sich selbst heraus.
Dazu gehört, wie bereits geschrieben, die Attributvollständigkeit. Also wir schauen uns diese 48 zu erfassenden Attribute an. Zum Beispiel Bodenindikatoren für Blinde, Rampen und Hublifte, Bahnsteighöhen, Fahrkarten, Verkaufsstellen oder Wartegelegenheit mit Sitzplatz. Wir schauen, sind diese Attribute erfasst.
Dann schauen wir uns auch an, sind die Attribute, die dort erfasst wurden, plausibel? Also denken Sie beispielsweise an die Bahnsteighöhe. Hier macht natürlich nur ein Wert zwischen 0 und 1,5 Metern Sinn. Dann Aktualität. Wie aktuell sind die Daten?
Und hier möchten wir Mappern die Möglichkeit geben, das vielleicht auch einem Realitätscheck zu unterwerfen. Also beispielsweise, ich weiß, an einer Haltestelle wurde in den letzten anderthalb Jahren große Umbaumaßnahmen geschaffen. Jetzt sehe ich aber in unserer Web-App, dass die Daten bereits zehn Jahre alt sind. Das heißt, hier muss potenziell noch etwas getan werden.
Und viele weitere Indikatoren, die vielleicht im Laufe des Projektes noch dazu kommen. Das Ganze wollen wir am Ende in Karten, Tabellen und Diagrammen visualisieren und auch einen Haltestellenscore ermitteln.
Jetzt haben wir uns bisher mit intrinsischer Datenanalyse beschäftigt. Jetzt möchte ich noch die Frage beantworten, wie die neuen Daten denn nun eigentlich in die verarbeiteten Systeme kommen. Hierzu möchte ich Ihnen ein Beispiel zeigen.
Diese Station hat mehrere Plattformen und diese Plattformen sind dann wiederum angereichert um die Bahnsteighöhe, Bodenindikatoren und so weiter.
Auf der anderen Seite haben wir dann unsere Verarbeitungssysteme, also zum Beispiel die Fahrplanauskunft.
Dort heißt dann die gleiche Station Karatulla Straße, alter Schlachthof, und wir haben verschiedene Haltestellenmasten. Jetzt stellt sich natürlich die Frage, wie bringen wir diese beiden Datensätze zusammen? Das machen wir per DHID.
Die DHID, das ist die deutschlandweit einheitliche Halterstellen-ID, und die bietet eine eindeutige Identifizierungsmöglichkeit für Halterstellenelemente wie die Station selbst, als auch deren Haltepunkte. Und diese DHID, die wird in den verarbeiteten Systemen genutzt.
Sämtliche Haltestellen Deutschlands sind jetzt im zentralen Haltestellenverzeichnis abgebildet, inklusive deren Position, deren einzelnen Elemente, aber eben auch deren DHID.
Die Station hat eine DHID und auch die einzelnen Masten haben jeweils eine DHID.
Das Ziel ist jetzt letztendlich, dass wir auch unsere Open-Stream-App-Daten mit dieser DHID anreichen.
Und hierfür gibt es bereits in OpenStreetMap einen entsprechenden Key ref ifopt.
IOPT steht für Identification of Fixed Objects in Public Transport. Das ist eine international eindeutige Nummer zur Referenzierung von ÖPNV-Haltestellen. Wir versuchen jetzt eben die OpenStreetMap-Daten hier um die DHID zu ergänzen. Jetzt gibt es aber natürlich ein Grundproblem.
Und das ist das bisher nur wenige Daten in OSM bereits eine eingetragene DHID.
haben, und wenn sie auch mal an eine Haltestelle gehen, also beispielsweise eine Straßenbahn-Haltestelle, dann werden sie feststellen, dass dieser DHID auch dort nirgends aushängt.
Aus diesem Grund versuchen wir das technisch in diesem Projekt zu lösen und den Mappern die Möglichkeit zu geben, diese DHID über unsere Tools zu erheben.
Wie machen wir das? Wir machen das Schritt für Schritt. Wir haben zunächst unsere Inputdaten.
Dann ordnen wir zunächst per DHID zu. Wie ich bereits gesagt habe, einige OSM-Daten haben bereits eine DHID. Das verknüpfen wir dann mit dem ZHV.
Im zweiten Schritt, wenn keine DHID vorliegt, versuchen wir das mit einem Algorithmus, der zunächst einmal
Namen vergleicht, also Haltestellnamen in ZHV und OSM innerhalb eines bestimmten Suchradius.
Wir vergleichen den Typ, also beispielsweise Station oder Haltestellenmast und führen gleichzeitig eine nearest-neighbor-Analyse durch, um auch die richtigen Elemente miteinander zu verknüpfen, also beispielsweise den Haltestellenmast, in der von Ost nach West geht,
mit dem korrekten Element in OSM und ZHV.
Schlägt dies fehl, beispielsweise, weil der Name in OpenStreetMap fehlt, dann versuchen wir das gleiche nochmal, aber eben nur auf Basis von Suchradius, Typ und nearest neighbor.
Wenn Sie sich das anschauen, dann sehen wir, dass wir von links nach rechts eine abnehmende Sicherheit haben bei der Zuordnung, also wird immer unsicherer.
Und das spiegeln wir auch wieder, indem wir einen Score dann abbilden von 0 bis 1 auf Basis des Zusordnungsschritts und der Entfernung zwischen OSM und ZHV Element.
hier nochmal ein Gesamtüberblick über den Workflow, den wir in Opener Next etablieren. Wir haben die Opener App, die Daten in OSM.
erhebt und das zentrale Haltestellenverzeichnis ZHV. Beide Datensätze importieren wir dann nach Postgres und führen dort Analysen durch. Am Ende visualisieren wir das Ganze dann mit unserer Webanwendung und in dieser Webanwendung können unsere Anwender dann
Und haben von dort aus auch die Möglichkeit, direkt in den Open Stream im Editor zu springen, um die Daten zu verbessern.
Noch kurz zu ein paar technischen Details. Wie funktioniert unser Datenimport? Wir nutzen hier Overpass und filtern auf Basis von Tags im Bereich Public Transport. Hier purzelt dann ein PBF heraus und dann importieren wir das Ganze per OSM2PG SQL in die Postgres Datenbank.
Das Ganze funktioniert mit einem Cron Drop. Das heißt, wir aktualisieren die Daten.
Und herauspurzeln tun letztendlich drei Tabellen. Das ist eine Match-Tabelle, ZHV, OSM mit gematchten Elementen. Dann haben wir nicht gematchte OSM-Daten und nicht gematchte ZHV-Daten. Und diese Daten werden intrinsisch qualitätsbewertet.
Am Ende visualisieren wir das Ganze mit unserem Opener Next Dashboard, das Sie hier in einem Screenshot sehen. Und das möchte ich Ihnen jetzt auch live kurz vorführen. Sie sehen hier unsere Web-Anwendung, DC Cadenza Web, die wir im Rahmen unseres Projektes nutzen. Und ich möchte Ihnen kurz unseren aktuellen Entwicklungsstand zeigen.
Im aktuellen Entwicklungsstand beschäftigen wir uns vor allem mit dem Matching von ZHV und OSM-Daten und was Sie hier sehen, ist zunächst eine, ein Übersichtsarbeitsplatt.
In diesem Übersichtsarbeitsblatt sehen Sie eine Karte. Hier werden sowohl die ZHV als auch die OSM-Daten visualisiert. Und rechts sehen Sie verschiedene Kennzahlen.
Eine wesentliche Kennzahl ist natürlich hier die Anzahl an ZHV-Elementen, die erfolgreich zugeordnet werden konnten und hier unten die Anzahl nicht zugeordneter ZHV-Elemente. Also hier in diesem Fall 934 Elemente, die im Bereich Karlsruhe erfolgreich zugeordnet werden konnten und 364 Elemente, die nicht zugeordnet werden.
Man sieht hier unseren ermittelten Score, hier aktuell von 0,68. Und wir sehen, dass nur insgesamt 62 Elemente tatsächlich per DHID bereits zugeordnet werden konnten. Das heißt, hier hatten sowohl OSM als auch ZDFV-Daten eine DHID und konnten miteinander verknüpft werden.
über sich zu verschaffen. Wir werden hier in Zukunft einen gesamtdeutschen Datensatz haben, aber auch dem Nutzer hier die Möglichkeit geben, auf einzelne Regionen und Gemeinden herunterzufiltern und so ein, eine Idee zu bekommen, wie gut die Daten in einem bestimmten Bereich bereit sind.
die uns visualisiert, welche ZHV-OSM-Elemente miteinander verknüpft werden konnten, sowie diverse Informationen hierzu, sowie eine Tabelle ZHV nicht zugeordnet und OSM nicht zugeordnet.
Ich möchte jetzt mal die Wolferzweier Straße im Detail anschauen und hierzu erstelle ich einen räumlichen Filter.
Wir sehen, ZHV konnten alle Elemente im Bereich der Wolfall-Zweierach-Straße zugeordnet werden. Bei OSM ist ein Element nicht zugeordnet. Und hier in der Haupttabelle sehen wir die Details zu unseren insgesamt sechs zugeordneten Elementen.
Mancher einer wird sich jetzt hier vielleicht fragen, Name Distance Join, wie kann das sein? Karlsruhe, Wolferzweierer Straße steht ja nur hier. Und ansonsten steht hier Drum West und das wurde mit Wolferzweierer Straße verknüpft. Nun, wir gehen jetzt hier in diesem Fall beim ZHV immer von der Station aus und verknüpfen hiermit dann sämtliche OSM-Daten.
Sie sehen hier die Distanzen, die wir ermittelt haben zwischen den einzelnen Elementen und das Rating von 0,75 bis 0,5.
In der Karte ist das Ganze auch nochmal visualisiert. Also hier in Grün sehen Sie das ZHV-Element und in Blau jeweils das dazugehörige OSM-Element und eine Verbindungslinie, die das Ganze noch einmal visualisiert.
In diesem Fall können wir jetzt eigentlich mit allen Elementen ganz einverstanden sein und jetzt können wir sagen, wir möchten jetzt in den OSM-Editor springen.
Ich kopiere jetzt hier schon mal eine DHID und sprenge hier in den OpenStreetMap Editor.
Sie sehen, hier öffnet sich dann direkt der OpenStreetMap-Editor, bereits mit dem korrekten Element. Hier der Wolfer 2er Straße ist auch bereits das korrekte Element ausgewählt. Und ich kann jetzt hier reingehen und in den Eigenschaften nach der, ähm, IFOPT-Nummer suchen.