“SeeUnsafe” der New York University setzt Daten von Verkehrskameras erstmals systematisch

Forscher der New York University (https://www.nyu.edu/)nutzen mit “SeeUnsafe” die unzähligen Videos von Verkehrskameras zur systematischen Erfassung von Unfallschwerpunkten. Das scheiterte bisher daran, dass es bei weitem zu wenig Menschen gibt, die die Aufnahmen sichten und bewerten können. “In New York City sind tausende Kameras rund um die Uhr in Betrieb. Es ist unmöglich, all dieses Filmmaterial manuell zu überprüfen und zu analysieren”, so Experte Kaan Ozbay.

Kostengünstige Verkehrssicherheit

SeeUnsafe soll städtischen Planern eine hochwirksame Möglichkeit bieten, alle Infos voll auszuschöpfen. Das System funktioniert auf der Basis von Künstlicher Intelligenz (KI), das durch visuelle Intelligenz Kollisionen und Beinaheunfälle in vorhandenen Verkehrsaufnahmen automatisch erkennt.

Diese Passagen werden dann von menschlichen Verkehrsplanern ausgewertet und als Grundlage für Verbesserungen genutzt. “Das könnte die Art und Weise revolutionieren, wie Städte die Verkehrssicherheit ohne größere Neuinvestitionen verbessern können”, unterstreicht Ozbay.

Trainingsdaten für autonome Autos

Ozbay und sein Team haben SeeUnsafe mit dem “Toyota Woven Traffic Safety”-Datensatz (WTS) trainiert. Dieser besteht aus zahlreichen Videos, die das Zusammenspiel von Fußgängern und Fahrzeugen in realen Verkehrssituationen zeigen. WTS wurde eigentlich entwickelt, um autonome Fahrzeuge zu trainieren.

Derart vorbereitet, hat SeeUnsafe fast 77 Prozent der festgehaltenen Verkehrssituationen korrekt als Kollisionen, Beinahe-Unfälle und normalen Verkehr klassifiziert. Das System identifiziert auch Verkehrsteilnehmer, die kritische Situationen und Unfälle verursachen. Die Trefferquote liegt bei bis zu 87,5 Prozent.

Präventivmaßnahmen jetzt möglich

Traditionell werden Maßnahmen zur Verkehrssicherheit erst nach Unfällen umgesetzt. Durch die Analyse von Beinaheunfällen, beispielsweise Fahrzeuge, die zu dicht an Fußgängern und Radfahrern vorbeifahren oder riskante Manöver an Kreuzungen durchführen, können Behörden proaktiv Gefahrenzonen identifizieren.

Dieser Ansatz ermöglicht die Umsetzung von Präventivmaßnahmen wie verbesserte Beschilderung, optimierte Ampelschaltungen und neu gestaltete Straßenführungen, bevor es zu schweren Unfällen kommt, sagen die Wissenschaftler.

Das System erstellt Verkehrssicherheitsberichte, in denen Faktoren wie Wetterbedingungen, Verkehrsaufkommen und die spezifischen Bewegungen berücksichtigt werden, die zu Beinaheunfällen oder Kollisionen geführt haben. Das geschieht in natürlicher Sprache, sodass jeder Verkehrsplaner sie auf Anhieb versteht, heißt es.