Open Traffic Count

Autos, Fahrräder und Fußgänger:innen im Straßenverkehr in Echtzeit zählen, mit geringen Kosten und unter Einhaltung strenger Datenschutzvorgaben – neuere Verfahren des maschinellen Lernens machen dies möglich. Bisher fehlt es aber noch an empirisch validen und aussagekräftigen Evaluationen entsprechender Systeme im urbanen Alltag. Kommunale Verkehrszählungen sind wichtige Datenquellen für die unterschiedlichsten städtischen Akteure und insbesondere im Bereich der Stadt- und Verkehrsplanung. Aufgrund bestehender Unsicherheiten beispielsweise beim Datenschutz greifen Kommunen häufig auf etablierte Verfahren zurück und Verkehrszählungen werden daher meist unter hohem Ressourceneinsatz händisch durchgeführt.

Die Technologiestiftung und die Hochschule für Wirtschaft und Technik (HTW) Berlin haben die auf Open Source basierende OpenDataCam an verschiedenen Standorten im Berliner Stadtgebiet für den Einsatz bei Verkehrszählungen getestet. Sie arbeitet mit Algorithmen des maschinellen Lernens und ermöglicht es, in Echtzeit akkurate Verkehrszählungen durchzuführen, ohne Bildaufnahmen zu speichern. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND gefördert.

In dem vom Dezember 2019 bis zum Februar 2020 laufenden Projekt erforschte ein interdisziplinäres Team von HTW Berlin und Technologiestiftung die Möglichkeit, das Open-Source-System OpenDataCam in einem iterativen Konsultationsprozess für die kommunale Verkehrszählung nutzbar zu machen. Dafür wurden Workshops mit Expert:innen aus dem Verkehrsbereich und der Verwaltung sowie freie Workshops unter anderem mit Studierenden durchgeführt.

Dafür wurde das System OpenDataCam stellvertretend für eine Vielzahl an offen zugänglichen Systemen getestet, die mithilfe von Bilderkennungsalgorithmen Verkehrsströme quantifizieren. Hierfür wurden in der Berliner Innenstadt zwei voneinander unabhängige Experimente am Platz der Luftbrücke und in der Wilhelmstraße, durchgeführt.
Es konnte gezeigt werden, dass die KI-basierte Verkehrszählung unter realitätsnahen Bedingungen (z.B. Lichtverh ltnisse; Kamerawinkel) vor allem für die Zählung von Pkws belastbare Werte erbringt.

Außerdem wurde ein Konzept für den Einsatz der OpenDataCam erarbeitet, das den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung entspricht. Weitere Versuche und die Weiterentwicklung sind bereits geplant: Die Wirtschaftsförderung Berlin Partner für Wirtschaft und Technologie hat das Projekt aufgegriffen und bereitet gemeinsam mit dem Bezirk Pankow einen Feldversuch vor.

Alle open-source hardware und software Komponenten zum selber bauen des Systems gibt es auf GitHub.

 

Über das Förderprogramm mFUND des BMVI
Im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND fördert das BMVI 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 Akteur:innen aus Politik, Wirtschaft und Forschung sowie den Zugang zum Datenportal mCLOUD. Weitere Informationen sind unter www.mfund.de abrufbar.

In Kooperation mit:

Gefördert von: