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Detailergebnis zu DOK-Nr. 78890

Automatische videobasierte Verkehrsdatenerfassung: Praktisch nutzbar?

Autoren	S. Buck M. Bärwolff
Sachgebiete	0.11 Datenverarbeitung 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Deutscher Straßen- und Verkehrskongress vom 5. bis 7. Oktober 2022 in Dortmund: Vorträge und Poster. Köln: FGSV Verlag, 2022, USB-Stick (Hrsg.: Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen) (FGSV 001/28), 11 S., 5 B, 1 Q

Automatisierte Objekterkennung und -lokalisierung in Bildern gehört aufgrund der rasanten Entwicklung der Computertechnik und des Maschinellen Sehens in vielen Wirtschaftsbereichen heute zum Standard. Auch zur Verkehrsdatenerfassung werden Technologien aus dem Bereich Computer Vision eingesetzt. Während die Videoerfassung mit anschließender manueller Auswertung schon viele Jahr(-zehnte) für verschiedene Fragestellungen eingesetzt wird, kommen mittlerweile häufig (teil-)automatisierte Methoden zur Anwendung. Zudem bieten einige Unternehmen seit wenigen Jahren auch KI-basierte, vollautomatische Auswertungen von Videomaterial an. Die Dienstleistungen reichen dabei von der Auswertung von Videos von Querschnittszählungen über Knotenstrom- und Fußverkehrszählungen sowie Zeitstempelanalysen bis hin zur Analyse vollständiger Trajektorien der Verkehrsteilnehmenden (zum Beispiel zur Verkehrssicherheitsanalyse). Die dadurch entstehende breitere Datengrundlage für die Planung von bestehenden und zukünftigen Verkehrssystemen ist grundsätzlich zu begrüßen. Wir haben diverse Anbieter und Services ausprobiert, die für bestimmte Aufgaben (zum Beispiel für die Zählung von Fahrzeugen) gute Ergebnisse liefern, jedoch nicht für alle aktuellen Anwendungsfälle infrage kommen. Aus Gesprächen mit Universitäten, Ingenieurbüros und Verwaltungen wissen wir, dass diese ähnliche Erfahrungen machen. Planende benötigen für die Überarbeitung eines Mobilitätskonzepts immer häufiger nicht nur genaue Zähldaten zu Fahrzeugen, sondern auch zu nichtmotorisiertem Verkehr und neuen Mobilitätsformen wie Lastenrädern oder E-Scootern. Forschende möchten zeitlich und räumlich feingranular aufgelöste Trajektorien der Verkehrsteilnehmenden analysieren, zum Beispiel zur Entwicklung proaktiver Sicherheitstools. Und Kommunen haben die Vision, die automatisierte Verkehrserfassung nicht nur zur Analyse, sondern auch zum Management ihrer Verkehrsströme einzusetzen. Einzelne dieser Funktionalitäten werden von bestimmten Anbietern bedient. In vielen Fällen ist es für die Anbieter jedoch nicht wirtschaftlich, ihre Produkte für alle der verschiedenen spezifischen Anwendungszwecke anzupassen. Die verwendeten Algorithmen und die Qualität des angebotenen Dienstes bleiben dabei oft unbekannt.