Problemstellung

Automatisierte Objekterkennung gehört, auch aufgrund der rasanten Entwicklung der Computertechnik und des Maschinellen Sehens, in vielen Wirtschaftsbereichen heute zum Standard. Straßenverkehr wird dagegen häufig mit großem Aufwand manuell erfasst, weshalb für Forschung und Planung teilweise geeignete Datengrundlagen fehlen. In einer Vorstudie wurde mit der Entwicklung eines Prototyps der OpenTrafficCam gezeigt, dass leistungsfähige und frei verfügbare Algorithmen auch für Verkehrsfachleute nutzbar gemacht werden können.

Projektziel

Ziel ist die Weiterentwicklung von Werkzeugen zur datenschutzkonformen, automatisierten Erfassung und Analyse von Straßenverkehrsbewegungen zur Marktreife. Durch ein neues Multi-Kamerasystem und aktualisierte Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) wird die Detektion aller Fahrzeugklassen sowie des Fuß- und Radverkehrs verbessert. Damit wird eine Vielzahl gängiger Verkehrsanalysen ermöglicht sowohl in der Open Source-Version als auch in der proprietären Cloud-Version.

Durchführung

Im Projekt werden in Zusammenarbeit mit Fachleuten Software und Hardware optimiert und Datenschutzkonzepte erarbeitet. Das offene Kamerasystem wird modularisiert und onlinefähig gemacht. Zudem werden Bilddatensätze annotiert, mit denen eigene KI-Modelle trainiert, implementiert und veröffentlicht werden. In Zusammenarbeit mit Verkehrssoftware-Entwickelnden, Ingenieurbüros, Städten und Institutionen des Bundes wird OpenTrafficCam auf die praktische Anwendung im Verkehrswesen maßgeschneidert.

Verbundkoordinator	platomo GmbH, Karlsruhe
Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt)	1.499.914 € (davon 80 % Förderung durch BMDV)
Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt)	01/2022 – 12/2024
Projektpartner	TU Dresden, Professur für Integrierte Verkehrsplanung und Straßenverkehrstechnik und Professur für Photogrammmetrie, Dresden
Ansprechpartner	platomo GmbH Sebastian Buck Tel.: +49 176 66691853 E-Mail: sebastian@opentrafficcam.org