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 L\u00f6sungsans\u00e4tze vor. Durch diesen Prozess gelingt es dem Unternehmen, Sicherheitspl\u00e4ne zu erstellen, die Verkehrsunf\u00e4lle um 80 Prozent reduzieren k\u00f6nnen. Zudem gewann das Startup mit seiner Strategie den ersten Platz in der Kategorie \u201eSmart Citys, Transportation & Logistics“ des SXSW Pitch im M\u00e4rz 2021.<\/p>\n\n
Das Startup MicroTraffic wurde 2017 gegr\u00fcndet. Es hilft St\u00e4dten dabei, Verbesserungen der Verkehrssicherheit zu planen \u2013 dank KI-gest\u00fctzter Computer-Vision-L\u00f6sung. Gleichzeitig wird dadurch die Wirksamkeit der umgesetzten \u00c4nderungen \u00fcberwacht.<\/p>\n\n
\u201eDie Ergebnisse des Prototyps halfen uns sehr dabei, die Risiken und die entsprechenden Gegenma\u00dfnahmen zu verstehen, dass wir uns entschieden, das Beratungsprojekt in die MicroTraffic-\u00dcberwachungsl\u00f6sung umzuwandeln“, erkl\u00e4rt Craig Milligan, Ingenieur f\u00fcr Verkehrssicherheit und CEO des Unternehmens. \n \n<\/p>\n\n
Im vergangenen Jahr nahm das Startup 25 St\u00e4dte in sein Pilotprogramm auf. Das Ziel ist es, im n\u00e4chsten Jahr in insgesamt 170 Kommunen pr\u00e4sent zu sein. Das Unternehmen hat die Gr\u00f6\u00dfe seines Computer-Vision-Teams bereits verdoppelt. Die des Teams f\u00fcr Verkehrssicherheit sogar verdreifacht.<\/p>\n\n
In diesem Interview kommentiert MicroTraffic-CEO Milligan, wie pr\u00e4diktive Techniken f\u00fcr die Analyse der Verkehrssicherheit eingesetzt werden.<\/p>\n\n
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.<\/p>\n\n
Mit traditionellen Techniken erkennen die Verkehrsingenieure einer Stadt ein Risiko erst, nachdem sich ein t\u00f6dlicher Unfall ereignet hat \u2013 selbst wenn sich an dieser Stelle fast t\u00e4glich Unf\u00e4lle ereignen. Mit unserer Stra\u00dfen\u00fcberwachungsl\u00f6sung k\u00f6nnen die Ingenieure diese \u201eBeinahe-Unf\u00e4lle\u201c aufzeichnen, die Risikofaktoren verstehen und das Problem beheben. Das sogar, bevor es \u00fcberhaupt zu einem Vorfall kommt.<\/p>\n\n
Die Daten, die mich am meisten begeistern, sind diejenigen, die eine Reduzierung der Beinahe-Unf\u00e4lle 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 l\u00e4sst, und das geschieht immer mehr. Das ist unsere Mission: die Vision einer Welt ohne t\u00f6dliche Verkehrsunf\u00e4lle, dank der Technologie.<\/p>\n\n
Die Arbeit von MicroTraffic beginnt mit der Sammlung von Bildern der Kameras, die an den zu analysierenden Orten vorhanden sind. Viele St\u00e4dte investieren in Kamerasysteme oder ein Closed-Circuit-Television-System (CCTV). Was wir tun, ist, diese Daten in n\u00fctzliche Informationen zu verwandeln.<\/p>\n\n
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 verf\u00fcgen weiterhin \u00fcber einen Algorithmus zur r\u00e4umlichen Lokalisierung, der den Videostandort in terrestrische Koordinaten \u00fcbersetzt und eine sogenannte Trajektorien-Datenbank erstellt.<\/p>\n\n
Diese st\u00e4ndig aktualisierte Datenbank repr\u00e4sentiert den Ort und die Zeit jedes Benutzers auf dieser Stra\u00dfe. Und sie erm\u00f6glicht es uns, die Beziehung zwischen den Benutzern dynamisch zu verstehen und verschiedene Trajektorien zu vergleichen.<\/p>\n\n
Der Algorithmus verarbeitet Paare von Trajektorien, um das Risiko zu bewerten. Dabei ber\u00fccksichtigt er die Geschwindigkeit, die r\u00e4umliche N\u00e4he, die Winkelbeziehungen zwischen den Verkehrsteilnehmern und deren Gef\u00e4hrdung. 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 f\u00fchren.<\/p>\n\n
Mit dieser Arbeit finden wir genau heraus, welche Teile einer Kreuzung am meisten gef\u00e4hrdet sind und welche Verkehrsteilnehmer sich an diesem Ort typischerweise in einer riskanten Situation befinden. Dann werden die Risiken f\u00fcr genau bestimmte Bereiche dieser Kreuzung gemeldet.<\/p>\n\n
Daher k\u00f6nnen die von den Kameras produzierten Rohdaten, die \u00fcblicherweise vernachl\u00e4ssigt werden, zu einem Ingenieur- oder Interventionsprojekt auf der analysierten Stra\u00dfe werden. Anhand der Problemdiagnose k\u00f6nnen wir verstehen, wie wir das physische Layout von Kreuzungen \u00e4ndern, Verkehrsteilnehmer besser unterbringen und konfliktreiche Strecken trennen k\u00f6nnen, um Risiken zu reduzieren.<\/p>\n\n
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 St\u00e4dten sind die Kameras h\u00e4ufig offline und zeichnen nicht das auf, was wir f\u00fcr eine Diagnose ben\u00f6tigen. Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr St\u00e4dte, die unser System nutzen wollen, ist es, ein gutes CCTV-System zu haben.<\/p>\n\n
Ja, die Verbindung kann auch ein Hindernis sein. Ich w\u00fcrde sie aber als Teil des CCTV-Systems charakterisieren. Wenn wir eine Videoanalyse durchf\u00fchren, gibt es eine Abh\u00e4ngigkeit von der Rechenleistung und der Bandbreite. Aber man kann sich entscheiden, ob man viel Rechenleistung am Rand einsetzt und sich keine Gedanken \u00fcber die Bandbreite macht oder ob man diese Rechenleistung zentralisiert und einen h\u00f6heren Bandbreitenbedarf hat.<\/p>\n\n
Wir nutzen zentralisierte Rechenleistung und werden in Zukunft eine Edge-Option haben. Einige St\u00e4dte werden unsere Edge-L\u00f6sung nutzen m\u00fcssen. Wenn sie das tun, wird es jedoch notwendig sein, mehr Rechenleistung am Rand zu platzieren, was eine fortschrittlichere Kamera erfordern wird.<\/p>\n\n
Aktuell ist MicroTraffic in der Lage, in jeder Gemeinde ein Pilotprojekt zu erstellen, unabh\u00e4ngig von der technologischen Situation vor Ort. Da wir den Wert unserer Technologie demonstrieren wollen, k\u00f6nnen wir tempor\u00e4re Kameras installieren und sie nach der Datenerfassung wieder entfernen. So ist es m\u00f6glich, die L\u00f6sung zu testen. Wenn die Stadt die Technologie mag und eine Smart-City-\u00dcberwachungsstruktur aufbaut, ist es m\u00f6glich, dann in diese Technologie zu investieren.<\/p>\n\n
Einige Kommunen wollen keine gro\u00dfen Investitionen in die Bandbreite t\u00e4tigen und verwenden daher seit Jahren tempor\u00e4re Kameras. In solchen F\u00e4llen werden die Ger\u00e4te an einer Kreuzung platziert, die Risikofaktoren werden entdeckt und behandelt, die Risikominderung wird gemessen und das Ger\u00e4t wird an anderer Stelle installiert.<\/p>\n\n
MicroTraffic versucht, sich nicht auf Standorte zu beschr\u00e4nken, die bereits \u00fcber robuste IoT-\u00dcberwachungskonfigurationen verf\u00fcgen. Die Standorte, die \u00fcber diese Technologie verf\u00fcgen, haben jedoch einen gro\u00dfen Vorteil, da unsere L\u00f6sungen fast sofort einsetzbar sind.<\/p>\n\n
In Smart Citys sind insbesondere \u00dcberwachungstechnologien, die auf Sicherheit abzielen, sehr wichtige Trends. Zwischen den 1970er Jahren und 2010 gab es einen gro\u00dfen R\u00fcckgang der Verkehrsunf\u00e4lle, 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 St\u00e4dte ist daher, dass \u00dcberwachung, IoT-Sensoren und k\u00fcnstliche Intelligenz in einer Vielzahl von Anwendungen den n\u00e4chsten Schritt in der Verkehrssicherheit erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n
Zun\u00e4chst einmal waren wir sehr gl\u00fccklich, dass wir ausgew\u00e4hlt 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, \u00fcber wichtige Elemente unseres Gesch\u00e4fts nachzudenken. Jedoch denke ich, dass wir zum damaligen Zeitpunkt gut genug geantwortet haben. <\/p>\n\n
F\u00fcr uns bedeutet der Preis zwei Dinge. Erstens ist es eine Best\u00e4tigung daf\u00fcr, dass das, was wir tun, wichtig und aufregend ist und dass andere Menschen einen Wert in dem sehen, f\u00fcr 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 St\u00e4dte auf uns aufmerksam werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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