Die Verkehrsbeeinflussung auf Autobahnen erfolgt mittels proaktiver und reaktiver Maßnahmen, die zum Beispiel über Streckenbeeinflussungsanlagen (SBA) umgesetzt werden können. Die Grundlage hierfür bilden die Messdaten der lokalen Verkehrsdatenerfassung (VDE), die derzeit an Messquerschnitten (MQ) erfolgt, in der Regel in Abständen von 1,5 bis 2,5 km. Allgemein profitiert die Erkennung von Verkehrssituationen davon, je besser die räumlich-zeitliche Datengrundlage ist, da zum Beispiel Verkehrsdichtewellen hochgenau identifiziert und ihre Verläufe beobachtet werden können. Derzeit kommen hauptsächlich reaktive Maßnahmen zur Anwendung, da räumlich-zeitlich hochaufgelöste Daten, die für eine möglichst gute Verkehrs(zustands)prognose benötigt werden, noch nicht beziehungsweise nicht flächendeckend und mit ausreichender Qualität vorliegen und somit auch wenige Erfahrungen mit einer solchen Datengrundlage bestehen. Für proaktive Maßnahmen werden häufig kurzfristige bis mittelfristige Verkehrszustandsprognosen bemüht. Diese Voraussagen könnten durch räumlich-zeitlich detailliertere Daten verbessert werden. Um weitere Erkenntnisse zu einer solchen Datenerfassung mit hohem Detaillierungsgrad zu generieren, wurde in dem Forschungsvorhaben ein Erhebungskonzept erarbeitet, mit dem Daten in entsprechendem Detaillierungsgrad erfasst werden können und welches für spezifische Einsatzmöglichkeiten robust, ausreichend genau und wirtschaftlich ist, um es vor allem für SBA-Optimierungen einzusetzen. Das Konzept wurde an ausgewählten Untersuchungsstrecken (je ein Streckenabschnitt mit und ohne SBA) getestet. Mit dieser Datengrundlage wurde eine Methodik entworfen, mittels der die Wirksamkeit von SBA bewertet werden kann. Als weiteres Ergebnis der Untersuchung werden Empfehlungen für den Einsatz der verschiedenen untersuchten Erhebungsmethoden (für Offline-Analysen der SBA-Wirksamkeit und einen Online-Einsatz) gegeben sowie ein Ausblick, wie diese Daten zukünftig genutzt werden könnten. Das entwickelte Erhebungskonzept wurde an einem Streckenabschnitt auf der A 44 zwischen der AS Unna-Ost und dem AK Werl umgesetzt. An zwei Tagen wurden für jeweils circa drei Stunden Kameras mit Automatic Number Plate Recognition-(ANPR-)Technik zur Reisezeitmessung über Kennzeichenanalyse an zwei Querschnitten mit circa einem Kilometer Abstand installiert sowie für den gesamten Zeitraum und Streckenabschnitt hochaufgelöste Floating Car Data (FCD) zugekauft. Für einen Teilabschnitt von circa 1,5 km Länge wurden wie die ANPR-Systeme mit Drohnen an vier Standorten gleichzeitig und mit überlappenden Sichtbereichen Luftbildaufnahmen vom Verkehr gemacht. Die so erhobenen Daten liegen je Erhebungsmethode in jeweils spezifischer Kombination räumlich-zeitlicher Diskretisierung vor. Für eine integrierte Analyse wurden die Daten in eine Datenbank überführt und in ein einheitliches räumlich-zeitliches Raster aufbereitet.