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Ergebnisse aus dem Projekt KI4Safety: Bessere Bewertung der Verkehrssicherheit durch KI und Big Data

16.12.2021

©DLR, NWSIB und QGIS
Deep Learning erkennt sicherheitsrelevante Merkmale im Straßenverkehr –Blick in die Geodatenbank.

Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) hat ab Juni 2019 für zwei Jahre federführend gemeinsam mit der SSP Consult, Beratende Ingenieure GmbH ein System erarbeitet, das mittels Künstlicher Intelligenz (KI) die Verkehrssicherheitsarbeit unterstützen soll. Dazu werden mit Algorithmen des maschinellen Lernens große Datenmengen ausgewertet und in einer Geo-Datenbank über das Open Source Tool QGIS bereitgestellt. Dies ermöglicht es, große Stichproben für vergleichende Untersuchungen in der Verkehrssicherheitsarbeit zusammenzustellen und die statistische Signifikanz von Aussagen zur Wirksamkeit von Maßnahmen in der Verkehrssicherheit zu erhöhen. Das Projekt KI4Safety wurde im Rahmen der Förderrichtlinie Modernitätsfonds ("mFUND") mit insgesamt rund 279 Tausend Euro durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) gefördert.

Die Daten, die das neue System mit Deep Learning Verfahren nutzt, sind Unfalldaten, Luftbilder, Verkehrsdaten und Befahrungsbilder. Zudem stand das Projekt in einem engen Austausch mit Experten von Polizei, Unfallkommissionen, Planern und Verkehrssicherheitsforschern unterschiedlicher Institutionen. "Wir gehen davon aus, dass große Stichproben der Schlüssel dazu sind, differenzierte und belastbare Aussagen zum Einfluss bestimmter Merkmale der Verkehrsführung auf das Unfallgeschehen zu erhalten.“ erklärt Andreas Leich, DLR-Projektleiter des Instituts für Verkehrssystemtechnik in KI4Safety. "Künftig wird eine Unfallkommission genauer wissen, wie gut eine Maßnahme des Maßnahmenkatalogs gegen Unfallhäufungen wirkt – das heißt wie viele Unfälle weniger pro Jahr zu erwarten sind und wie sicher diese Aussage getroffen werden kann. Wenn dann beispielsweise eine Abwägung zwischen Kapazität und Verkehrssicherheit betroffen werden muss, kann man anhand von konkreten Zahlen argumentieren.“ so Leich weiter. Die Künstliche Intelligenz trägt somit zur Erhöhung der Verkehrssicherheit bei, weil solche Aussagen mit ausreichend großen Stichproben abgesichert werden können.

Über den mFUND des BMDV

Im Rahmen der Forschungsinitiative mFUND fördert das BMDV seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte digitale Anwendungen für die Mobilität 4.0. Neben der finanziellen Förderung unterstützt der mFUND mit verschiedenen Veranstaltungsformaten die Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft und Forschung sowie den Zugang zum Datenportal mCLOUD.
 

 

 


Links
Veröffentlichung in der Fachzeitschrift “MDPI Safety”
Vortrag auf dem mFund Fachaustausch Künstliche Intelligenz 2021
Aachener Straßenbau- und Verkehrstage - electronic library - Nutzung von Deep Learning Methoden auf Big Data Datenquellen für die Verkehrssicherheit: Aufgaben und Lösungsansätze
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