Forscher der Ohio State University verwenden Bildauswertung mithilfe von Deep Learning

Zusätzlich zu Kameras in Bussen, die die Innenräume überwachen, lässt sich nebenbei das Verkehrsgeschehen beobachten und auswerten. Bei zu dichtem Verkehr können demnach Wechselverkehrszeichen aktiviert werden, die die Fahrzeuge so umleiten, dass Staus vermieden werden. Das System haben Forscher der Ohio State University (https://www.osu.edu) entwickelt. Es nutzt eine Deep-Learning-Software, um geparkte und fahrende Autos sowie andere Verkehrsteilnehmer zu identifizieren.

Extrem präzises System

Der Algorithmus kann laut den Wissenschaftlern auch reale Koordinaten des Straßennetzes aus der Vogelperspektive projizieren, indem er Satelliten-Navigationsdaten und Infos aus digitalen Landkarten nutzt. Das System ist eigenen Angaben nach so präzise, dass es auch erkennen kann, dass ein Bus von seiner geplanten Route abkommt, sagt der Elektro- und Computertechniker Keath Redmill. Die Kosten für die Kameras seien minimal. Mit den Kameras, die bereits in Campusbussen der Ohio State University installiert sind, demonstrieren die Forscher, dass sie automatisch und genau die Anzahl der Fahrzeuge auf städtischen Straßen erfassen, Objekte auf der Straße erkennen und geparkte Fahrzeuge von fahrenden unterscheiden können. In früheren Untersuchungen hatten die Forscher bereits herausgefunden, dass die Verwendung von mobilen Kameras eine viel bessere räumliche und zeitliche Abdeckung bietet als die Verwendung von spärlich und oft temporär platzierten Sensoren, die keine Sicht auf viele Straßen und Wege in einer Stadt haben.

Effizienteres Verkehrssystem

“Wenn wir umfassendere, hochauflösende räumliche Infos über das Geschehen auf den Straßen sammeln und verarbeiten, lässt sich die Effizienz des Verkehrssystems effektiv verbessern”, sagt Redmill. Und Kollege Rabi Mishalani ergänzt: “Wenn wir den Verkehr auf eine Weise messen können, die genauso gut oder besser ist als das, was herkömmlicherweise mit fest installierten Sensoren gemacht wird, dann haben wir etwas unglaublich Nützliches extrem billig geschaffen. Unser Ziel ist es, ein System aufzubauen, das dies ohne große manuelle Eingriffe tun kann.”
Bei einer weitverbreiteten Einführung und Integration des Systems könnten der Ausbau der Verkehrswege besser geplant und die vorhandenen effektiver genutzt werden, heißt es. Solche Fortschritte in der Verkehrsüberwachung könnten kürzere Reisezeiten und eine größere Auswahl an Reisemöglichkeiten bringen. “Verkehrsplaner, Ingenieure und Betreiber treffen wichtige Entscheidungen über die Zukunft unserer Straßen, daher ist es bei der Gestaltung von Verkehrssystemen, die in den nächsten 30 bis 50 Jahren funktionieren, unerlässlich, dass wir ihnen Daten zur Verfügung stellen, die es ihnen ermöglichen, die Effizienz des Systems und das Service-Niveau für Reisende zu verbessern”, sagt Mishalani.