Wo viel Verkehrsaufkommen ist, kommt es immer wieder zu Unfällen und Zwischenfällen. Dies bedeutet Staus und Verzögerungen. Traffic Management Centers (TMCs) haben die Aufgabe, den Verkehr zu überwachen und zu verwalten, die Verkehrsteilnehmer zu informieren sowie die Verkehrsströme in Echtzeit zu steuern. Kurz gesagt: Sie sind dafür zuständig, Staus weitgehend zu vermeiden und den Verkehrsteilnehmern ein gutes Vorankommen zu ermöglichen. Die Videoüberwachung ist ein wichtiges Instrument zum Monitoring von Straßennetzen, Kreuzungen und kritischen Infrastrukturen wie Tunneln und Brücken. Die Live-Bilder liefern eine Echtzeitansicht des Verkehrsflusses und zeigen auch sofort Vorfälle an – einschließlich Unfällen, Gefahrenmeldungen und stockenden Verkehr.

TMC-Nutzer können die Vielzahl an Kameras meist nicht allein durch Personal vor Ort überprüfen lassen. Daher ist eine Videoanalyse, die zunehmend künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning-Technologien einsetzt, erforderlich, um Verkehrsproblemen zu identifizieren.

Anzahl der Fehlalarme als wichtiger Faktor für das Vertrauen in ein System

Ereignet sich ein Vorfall, senden die intelligenten Kameras ein Alarmsignal inklusive Videobilder an die TMCs. Diese können dann weitere Analysen durchführen und entsprechende Maßnahmen ergreifen. Die Anzahl der Fehlalarme ist dabei ein wichtiger Faktor, um Vertrauen in das System zu schaffen. Wenn Bediener zu viele Fehlalarme überprüfen müssen, sinkt nicht nur die Produktivität, sondern das Vertrauen in das System geht mit der Zeit verloren. Auf der anderen Seite ist es natürlich wichtig, dass keine echten Vorfälle übersehen werden.

Auch die Zeit, die benötigt wird, um einen Vorfall zu erkennen, ist ein essentieller Indikator für ein gutes System. Wird ein Unfall nicht schnell genug erkannt, wächst das Risiko von Folgeunfällen. Es verlangsamt sich dabei in der Regel nicht nur der Verkehrsfluss in Richtung des Unfalls selbst, sondern auch auf der gegenüberliegenden Fahrbahn durch das Phänomen des „Gaffens“ deutlich. Die Menschen sind neugierig, was auf der anderen Straßenseite passiert ist, wodurch auch auf der Gegenrichtung Staus entstehen können.

Durchbruch bei der KI-Bildverarbeitung

Im Bereich der Informatik hat die künstliche Intelligenz (KI) in den letzten Jahren mehrere Durchbrüche erfahren. Insbesondere im Bereich der Bildverarbeitung haben innovative Konzepte des Machine Learnings und des Deep Learnings die Möglichkeiten verbessert, Objekte von Ereignissen, Aktionen, Menschen und Fahrzeugen zu klassifizieren und berechenbar zu machen.

Eine der größten Herausforderungen der traditionellen videobasierten Analysetechnologie für die Verkehrsüberwachung (und die Hauptquelle für Fehlalarme) sind Schatten, wie Fahrzeugschatten oder statische Schatten von Bäumen, Wolken oder Strukturen. Neueste Innovationen von Deep Learning konnten die Anzahl potenzieller Fehlalarme im Vergleich zu herkömmlichen pixel-basierten Erkennungstechnologien deutlich reduzieren. Gleichzeitig gewährleisten sie eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung von Vorfällen.

Das grundlegende Konzept der Deep-Learning-Technologie besteht darin, einem Computer beizubringen, Objekte zu identifizieren und zu klassifizieren. Bezogen auf die Verkehrsüberwachung wird der Computer geschult, Fahrzeuge (PKW, LKW, Motorrad usw.) zu identifizieren und beispielsweise Schatten effektiv zu „ignorieren“.

Das Know-how und die Expertise von Axis-Partner Citilog bestehen darin, Verkehrsdaten zu verwalten und die entsprechenden Ergebnisse für die Betreiber einzuordnen. Die Genauigkeit der Deep Learning Engine korreliert stark mit der Qualität des Bildes. Hierbei werden Kameras von Axis, die hochauflösende Bilder im sichtbaren Bereich liefern, zu einer Schlüsselkomponente des Prozesses.

Im Bereich der Verkehrsüberwachung bündeln Citilog und Axis ihre jahrzehntelange Expertise, um die VisionZero-Strategie von Citilog für Null Fehlalarme, Null verpasste Vorfälle und Null verlorene Zeit voranzutreiben. Dies deckt sich mit der Axis-Mission, eine intelligentere und sichere Welt zu schaffen. Citilog ist ein Unternehmen der Axis Gruppe.

Den Original-Beitrag in Englisch finden Sie online. Autor des Artikels ist Jean Marie Guyon, Sales and Marketing Manager bei Citilog.