Projektbeschreibung

Die Machbarkeitsstudie „KI_CAM“ hat sich mit der Entwicklung und Bewertung von KI-Lösungen für eine automatisierte Erfassung der Verkehrslage befasst. Dazu wurden neuste Verfahren aus der Disziplin “Computer Vision” verwendet, weiterentwickelt und bewertet, um aus Bilddaten Informationen über den aktuellen Verkehrszustand, Gefahrensituationen sowie andere meldungswürdige Ereignisse zu berechnen. Ziele waren, die vielversprechendsten Einsatzmöglichkeiten im echten Verkehrsbetrieb zu identifizieren, neue KI-Lösungen auf Basis realer Daten zu entwickeln, die Potentiale und Herausforderungen dieser neuen Technologie zu untersuchen und sie schlussendlich als Softwareprodukt verfügbar zu machen.

Ergebnisse und Wirkungen

Die Ergebnisse des Projekts umfassen zum einen eine breite Studie zu Anwendungsfällen mittels aktueller, adaptierter KI-Algorithmen auf Basis von Bilddaten. Dazu zählt die genaue Ermittlung des spurfeinen Verkehrs- und Lastzustands sowie die Erkennung verschiedener Gefahrensituationen wie beispielsweise Pannenfahrzeuge und Personen bzw. Gegenstände auf der Fahrbahn. Es wurde systematisch untersucht, welchen Einfluss verschiedene Faktoren auf die Zuverlässigkeit der Erkennung haben. Herausforderungen und Empfehlungen bei der Erfassung und Verarbeitung der Bilddaten wurden aufgezeigt. Zum anderen wurden Lösungen für die vielversprechendsten Anwendungsfälle implementiert und stehen als einsatzfähige Bibliotheken bereit. Die Ergebnisse wurden eng zusammen mit den assoziierten Partnern, der Autobahn GmbH und der TU München, erarbeitet. Der Nutzen der Technologie wurde auf Tagungen präsentiert und wird Betreibern von Verkehrsnetzen als Lösung angeboten. Die Ergebnisse können genutzt werden, um dank skalierbarer und kostengünstiger Technik den Verkehr sicherer und effizienter zu gestalten.