Intelligente Kameras auf Baustellen und in Städten richtig einsetzen
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Die Blaxtair-Kamera sorgt auf der Eole-Baustelle im Großraum Paris für mehr Sicherheit. Es handelt sich um eine konkrete Anwendung der Bilderkennung mittels künstlicher Intelligenz, die auch für das Verkehrsmanagement genutzt wird.
©Blaxtair
Allzu häufig schalten Fahrer von Baufahrzeugen das Rückfahrradar einfach aus, weil es nicht nach Art der Hindernisse unterscheidet und sie die ständigen Warntöne nerven. Das sollte verboten werden, denn eine amerikanische Studie kommt zu beunruhigenden Ergebnissen: Rein statistisch fährt in zehn Jahren Betrieb jeder zweite Gabelstapler eine Person an.
Franck Gayraud, der über diese Zahlen berichtet (1), setzt sich für eine „intelligente Kamera“ ein, die auf Baufahrzeugen für mehr Sicherheit sorgt als ein Rückfahrradar. Die Blaxtair-Kamera der Firma Arcure nutzt künstliche Intelligenz, um die verschiedenen Formen und Bewegungsmuster zu lernen, die hinter einem Baufahrzeug vorkommen können. So kann der Fahrer benachrichtigt werden, wenn sich eine Person hinter seinem Fahrzeug befindet.
Die Kamera ist auf der besonders beengten Baustelle am neuen S-Bahnhof La Défense westlich von Paris im Einsatz, wo derzeit die RER-Linie E (Eole) verlängert wird. Die Bilderkennung durch Algorithmen kann aber nicht nur zur Verbesserung der Sicherheit eingesetzt werden.
Actemium Paris Transport (VINCI Energies) stellt ihren Kunden die sich ständig weiterentwickelnde Technik zur Verfügung. Als Beispiel für die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten, die von Actemium bereits umgesetzt wurden, nennt Projektleiter François de Vecchi die Überwachung von Straßentunneln. Dort erkennt und kategorisiert die intelligente Kamera Verkehrsstörungen.
Actemium stützt sich bei der Echtzeit-Zählung anhand von Videobildern auf die Arbeiten von stark in die Bilderkennung eingebundenen Plattformen, etwa Google oder Facebook.
Mehrere Städte setzen diese Technik ein, um Daten über die Nutzung ihrer Infrastrukturen zu gewinnen. Durch Erkennung, Klassifizierung und Zählung der Fahrzeuge können die Betreiber Lastspitzen erkennen und über Ausbaumaßnahmen entscheiden.
Bildauswertung durch KI
Die Kameras werden an oder über der Straße montiert und schicken Bilder, die von der künstlichen Intelligenz ausgewertet werden. Diese unterscheidet zwischen den verschiedenen Fahrzeugtypen – Motorräder, Pkw, Lkw –, erkennt aber auch Fußgänger und Tiere. Daraus werden Daten für das Verkehrsmanagementsystem erzeugt.
Actemium stützt sich bei der Echtzeit-Zählung anhand von Videobildern auf die Arbeiten von stark in die Bilderkennung eingebundenen Plattformen, etwa Google oder Facebook. „Wir haben Schnittstellen zu Videobearbeitungssystemen eingerichtet und nutzen die neuste Technik, etwa neuronale Netze, wie sie beim maschinellen Lernen eingesetzt werden“, erläutert de Vecchi.
10/10/2019
Weitere Infos:
https://www.lesechos.fr/
