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  • IoT
  • Juni 30, 2021

Startup für verbesserte Verkehrssicherheit

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Mithilfe von vier grundlegenden Schritten will das kanadische Startup MicroTraffic Verkehrsrisiken reduzieren und sicherere Routen schaffen. Dazu sammeln sie Daten, analysieren diese, stellen eine Diagnose und schlagen Lösungsansätze vor. Durch diesen Prozess gelingt es dem Unternehmen, Sicherheitspläne zu erstellen, die Verkehrsunfälle um 80 Prozent reduzieren können. Zudem gewann das Startup mit seiner Strategie den ersten Platz in der Kategorie „Smart Citys, Transportation & Logistics” des SXSW Pitch im März 2021.

Das Startup MicroTraffic wurde 2017 gegründet. Es hilft Städten dabei, Verbesserungen der Verkehrssicherheit zu planen – dank KI-gestützter Computer-Vision-Lösung. Gleichzeitig wird dadurch die Wirksamkeit der umgesetzten Änderungen überwacht.

„Die Ergebnisse des Prototyps halfen uns sehr dabei, die Risiken und die entsprechenden Gegenmaßnahmen zu verstehen, dass wir uns entschieden, das Beratungsprojekt in die MicroTraffic-Überwachungslösung umzuwandeln”, erklärt Craig Milligan, Ingenieur für Verkehrssicherheit und CEO des Unternehmens.

Im vergangenen Jahr nahm das Startup 25 Städte in sein Pilotprogramm auf. Das Ziel ist es, im nächsten Jahr in insgesamt 170 Kommunen präsent zu sein. Das Unternehmen hat die Größe seines Computer-Vision-Teams bereits verdoppelt. Die des Teams für Verkehrssicherheit sogar verdreifacht.

In diesem Interview kommentiert MicroTraffic-CEO Milligan, wie prädiktive Techniken für die Analyse der Verkehrssicherheit eingesetzt werden.

1 – Wie trägt die Lösung von MicroTraffic dazu bei, Verkehrsdaten zuverlässiger zu machen?

MicroTraffic wurde von Ingenieuren mit umfangreicher Erfahrung in diagnostischen Studien entwickelt. Unsere Sorge war, dass historische Unfalldaten, die oft in diesen Studien verwendet werden, latente Risikofaktoren nicht aufdecken. Folglich sind sie ein unzureichendes Diagnosewerkzeug.

Mit traditionellen Techniken erkennen die Verkehrsingenieure einer Stadt ein Risiko erst, nachdem sich ein tödlicher Unfall ereignet hat – selbst wenn sich an dieser Stelle fast täglich Unfälle ereignen. Mit unserer Straßenüberwachungslösung können die Ingenieure diese „Beinahe-Unfälle“ aufzeichnen, die Risikofaktoren verstehen und das Problem beheben. Das sogar, bevor es überhaupt zu einem Vorfall kommt.

Die Daten, die mich am meisten begeistern, sind diejenigen, die eine Reduzierung der Beinahe-Unfälle an einer Kreuzung zeigen. In der Lage zu sein, 80 bis 90 Prozent des Risikos an einer Kreuzung zu reduzieren, ist das, was uns morgens aufwachen lässt, und das geschieht immer mehr. Das ist unsere Mission: die Vision einer Welt ohne tödliche Verkehrsunfälle, dank der Technologie.

2 – Wie geht MicroTraffic vor, um Risiken im Verkehr zu eliminieren? Wie schaffen die gesammelten Daten des Unternehmens sicherere Wege?

Die Arbeit von MicroTraffic beginnt mit der Sammlung von Bildern der Kameras, die an den zu analysierenden Orten vorhanden sind. Viele Städte investieren in Kamerasysteme oder ein Closed-Circuit-Television-System (CCTV). Was wir tun, ist, diese Daten in nützliche Informationen zu verwandeln.

Unser Computer-Vision-Algorithmus nutzt Deep Learning, um in jedem Videobild alle Spurennutzer zu erkennen. Dann erstellt er eine Verbindung zwischen aufeinanderfolgenden Frames, um einen Pfad zu erhalten. Wir verfügen weiterhin über einen Algorithmus zur räumlichen Lokalisierung, der den Videostandort in terrestrische Koordinaten übersetzt und eine sogenannte Trajektorien-Datenbank erstellt.

Diese ständig aktualisierte Datenbank repräsentiert den Ort und die Zeit jedes Benutzers auf dieser Straße. Und sie ermöglicht es uns, die Beziehung zwischen den Benutzern dynamisch zu verstehen und verschiedene Trajektorien zu vergleichen.

Der Algorithmus verarbeitet Paare von Trajektorien, um das Risiko zu bewerten. Dabei berücksichtigt er die Geschwindigkeit, die räumliche Nähe, die Winkelbeziehungen zwischen den Verkehrsteilnehmern und deren Gefährdung. Basierend auf diesen Faktoren kategorisieren wir die Interaktion auf einem bestimmten Risikoniveau. Die Skala reicht dabei von einem gutartigen Ereignis bis hin zu einer kritischen Risikointeraktion. Ein latenter Risikofaktor ist zum Beispiel ein Risiko, das sich noch nicht in den Unfalldaten niedergeschlagen hat, das aber das Potenzial hat, zu schweren Verletzungen oder Todesopfern zu führen.

Mit dieser Arbeit finden wir genau heraus, welche Teile einer Kreuzung am meisten gefährdet sind und welche Verkehrsteilnehmer sich an diesem Ort typischerweise in einer riskanten Situation befinden. Dann werden die Risiken für genau bestimmte Bereiche dieser Kreuzung gemeldet.

Daher können die von den Kameras produzierten Rohdaten, die üblicherweise vernachlässigt werden, zu einem Ingenieur- oder Interventionsprojekt auf der analysierten Straße werden. Anhand der Problemdiagnose können wir verstehen, wie wir das physische Layout von Kreuzungen ändern, Verkehrsteilnehmer besser unterbringen und konfliktreiche Strecken trennen können, um Risiken zu reduzieren.

3 – Gibt es aus technologischer Sicht ein Hindernis für den Einsatz dieser Technologie in weniger entwickelten Städten?

Die Aufnahme von Videos ist ein Hindernis. Es gibt nicht an allen Kreuzungen Kameras und manchmal sind die Kameras zwar vorhanden, aber das Design des CCTV-Netzes erlaubt es uns nicht, viel mit ihnen anzufangen. In einigen Städten sind die Kameras häufig offline und zeichnen nicht das auf, was wir für eine Diagnose benötigen. Eine der größten Herausforderungen für Städte, die unser System nutzen wollen, ist es, ein gutes CCTV-System zu haben.

4 – Kann die Internetverbindung auch ein Hindernis sein?

Ja, die Verbindung kann auch ein Hindernis sein. Ich würde sie aber als Teil des CCTV-Systems charakterisieren. Wenn wir eine Videoanalyse durchführen, gibt es eine Abhängigkeit von der Rechenleistung und der Bandbreite. Aber man kann sich entscheiden, ob man viel Rechenleistung am Rand einsetzt und sich keine Gedanken über die Bandbreite macht oder ob man diese Rechenleistung zentralisiert und einen höheren Bandbreitenbedarf hat.

Wir nutzen zentralisierte Rechenleistung und werden in Zukunft eine Edge-Option haben. Einige Städte werden unsere Edge-Lösung nutzen müssen. Wenn sie das tun, wird es jedoch notwendig sein, mehr Rechenleistung am Rand zu platzieren, was eine fortschrittlichere Kamera erfordern wird.

Aktuell ist MicroTraffic in der Lage, in jeder Gemeinde ein Pilotprojekt zu erstellen, unabhängig von der technologischen Situation vor Ort. Da wir den Wert unserer Technologie demonstrieren wollen, können wir temporäre Kameras installieren und sie nach der Datenerfassung wieder entfernen. So ist es möglich, die Lösung zu testen. Wenn die Stadt die Technologie mag und eine Smart-City-Überwachungsstruktur aufbaut, ist es möglich, dann in diese Technologie zu investieren.

Einige Kommunen wollen keine großen Investitionen in die Bandbreite tätigen und verwenden daher seit Jahren temporäre Kameras. In solchen Fällen werden die Geräte an einer Kreuzung platziert, die Risikofaktoren werden entdeckt und behandelt, die Risikominderung wird gemessen und das Gerät wird an anderer Stelle installiert.

MicroTraffic versucht, sich nicht auf Standorte zu beschränken, die bereits über robuste IoT-Überwachungskonfigurationen verfügen. Die Standorte, die über diese Technologie verfügen, haben jedoch einen großen Vorteil, da unsere Lösungen fast sofort einsetzbar sind.

In Smart Citys sind insbesondere Überwachungstechnologien, die auf Sicherheit abzielen, sehr wichtige Trends. Zwischen den 1970er Jahren und 2010 gab es einen großen Rückgang der Verkehrsunfälle, weil wir alles taten, was ohne Technologie einfach zu tun war. Aber seit 2010 ist der Fortschritt bei der Verkehrssicherheit fast zum Stillstand gekommen. Die Hoffnung vieler Städte ist daher, dass Überwachung, IoT-Sensoren und künstliche Intelligenz in einer Vielzahl von Anwendungen den nächsten Schritt in der Verkehrssicherheit ermöglichen.

5 – Was bedeutet der SXSW Pitch Award für das Unternehmen?

Zunächst einmal waren wir sehr glücklich, dass wir ausgewählt wurden, am SXSW Pitch teilzunehmen und dann den Preis zu gewinnen. Es war eine tolle Erfahrung. Auch die Juroren haben uns sehr geholfen. Die Fragen, die uns gestellt wurden, brachten uns dazu, über wichtige Elemente unseres Geschäfts nachzudenken. Jedoch denke ich, dass wir zum damaligen Zeitpunkt gut genug geantwortet haben.

Für uns bedeutet der Preis zwei Dinge. Erstens ist es eine Bestätigung dafür, dass das, was wir tun, wichtig und aufregend ist und dass andere Menschen einen Wert in dem sehen, für das wir uns leidenschaftlich einsetzen. Die andere Sache ist, dass er uns Aufmerksamkeit verschafft. Wir hoffen, dass durch den Preis und die damit verbundene Publicity mehr Städte auf uns aufmerksam werden.

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