Forschungscluster: Intelligente intermodale Pendlerverkehre - IIP - im Forschungsnetzwerk "Anonymisierung für eine sichere Datennutzung" - AnoSiDat

dc.contributor.authorWesterkamp, Clemens
dc.contributor.authorTönjes, Ralf
dc.contributor.authorSchöning, Julius
dc.contributor.authorRosenberger, Sandra
dc.contributor.authorGriese, Kai-Michael
dc.contributor.authorSchnieders, Bianca
dc.contributor.authorSeidel, Tim
dc.contributor.authorFinke, Lisa-Carolin
dc.contributor.authorKettler, Jan
dc.contributor.authorFischer, Marten
dc.contributor.authorKahmann, Felix
dc.contributor.authorSchaffland, Axel
dc.contributor.authorGutsfeld, Leon
dc.contributor.authorMeyer, Felix
dc.contributor.authorGielians, Jona
dc.date.accessioned2026-02-16T09:58:45Z
dc.date.available2026-02-16T09:58:45Z
dc.date.issued2026-02-16
dc.description.abstractDas Teilprojekt der Hochschule Osnabrück des Kompetenzclusters zielt auf die Optimierung intermodaler Mobilitätsnetzwerke in ländlichen und urbanen Regionen ab, wobei verschiedene Verkehrsmittel wie Fußgänger, privater Pendlerverkehr und ÖPNV berücksichtigt werden. In urbanen Regionen ist das Verkehrsaufkommen, insbesondere im Individualverkehr während der Stoßzeiten, hoch. Intelligente, intermodale Mobilitätsnetzwerke könnten diese Problematik lindern. Aktuelle Ansätze zur Optimierung basieren auf Daten aus Verkehrszählungen, die jedoch nur begrenzte Informationen liefern. Datenschutzrechtliche Bedenken verhindern eine umfängliche Erfassung von Pendlerströmen. Das Teilvorhaben der Hochschule Osnabrück untersucht die Rahmenbedingungen der Datenverarbeitung unter Berücksichtigung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Eine zentrale Plattform wird für die Datenanalyse, DSGVO-konforme Datenhaltung und Prognosen entwickelt. Außerdem wurde ein modularer Baukasten entwickelt, der unterschiedliche Anonymisierungsverfahren ermöglicht, um die Daten für spätere Mehrwertdienste bereitzustellen. In der Plattform soll eine semantische Verknüpfung der Datenquellen ermöglichen, um Objekte wie beispielsweise Autos, Busse und Radfahrer, im Straßenverkehr über verschiedene Datenquellen hinweg zu erkennen. Dabei wurden Ergebnisse aus anderen Projekten integriert, und zusätzliche Datenquellen wie Crowdsensing Apps sollen genutzt werden.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/30643
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/29712
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationHochschule Osnabrück
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke
dc.subject.otherMobilitätger
dc.subject.otherAnonymisierungger
dc.subject.otherPrivacyger
dc.subject.otherVerkehrger
dc.subject.otherNachhaltigkeitger
dc.subject.otherPendlerverkehrger
dc.subject.sdg11
dc.subject.sdg9
dc.subject.sdg13
dc.titleForschungscluster: Intelligente intermodale Pendlerverkehre - IIP - im Forschungsnetzwerk "Anonymisierung für eine sichere Datennutzung" - AnoSiDatger
dc.title.subtitleSachbericht zum Verwendungsnachweis
dc.typeReport
dcterms.event.date15.11.2022-31.12.2025
dcterms.extent36 Seiten
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program16KISA120
dtf.funding.verbundnummer01252098
dtf.version1.0
tib.accessRightsopenAccess

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16KISA120_IIP_HS-Osnabrück_Schlussbericht.pdf
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