Projektbeschreibung

Bisherige Ansätze zur Bewertung der Verkehrssicherheit basieren meist auf einem reaktiven Ansatz, bei dem Unfalldaten analysiert werden. Im Rahmen des Forschungsprojektes KISStra wurden die Möglichkeiten des Einsatzes von künstlicher Intelligenz zur Erkennung von verkehrlichen Defiziten und zur proaktiven Bewertung der Verkehrssicherheit ausprobiert und an einem Straßennetz pilothaft angewendet.

Ergebnisse und Wirkungen

Das erarbeitete Konzept basiert auf den Streckenbildern der messtechnischen Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) der Landesstraßen. Mit Hilfe von KI-Netzen werden auf den Streckenbildern physische Objekte (Fahrbahnbreiten, passive Schutzeinrichtungen oder Hindernisse im Straßenraum) und deren Eigenschaften bestimmt. Anschließend werden aus den verorteten Objekten die Indikatoren abgeleitet, die einzeln oder in Kombination auf das Vorhandensein der verkehrlichen Defizite geprüft werden. Für die Prüfung werden Regeln aus den gültigen Regelwerken herangezogen. Durch die Erstellung von umfangreichem Trainingsmaterial und das Training von KI-Netzen konnte die Qualität der Objekterkennung verbessert werden.

Weiterhin wurde eine innovative Darstellung von verkehrlichen Defiziten, relevanten Verkehrs- und Sicherheitsdaten sowie Zustandsdaten auf einem Streckenband entwickelt. Das Streckenband kann als Grundlage für Sicherheitsanalysen und Sicherheitsaudits verwendet werden.

Die erzielten Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung mit den Unfallraten sowie der visuellen Bewertung der Verkehrslage durch einen Sicherheitsauditor. Die entwickelte Methodik kann für die Datenerhebung zur Umsetzung der EU-Richtlinie 2019/1936 zur systematischen Bewertung der Straßenverkehrssicherheit verwendet werden. Darüber hinaus können die Algorithmen zur Erkennung von Unfallschwerpunkten (wie einzelne Bäume in kritischem Abstand zum Fahrbahnrand oder enge Kurven) eingesetzt werden.