Eine Kamera mittig auf dem Bild gerichtet auf Autos auf der Autobahn. Die Autos sind mit roten Kästen gekennzeichnet. Um die Fahrbahn herum ist viel grün, Gras und Bäume.

KI-Kameras: Zukunft der Verkehrsüberwachung?

KI-Kameras in der Verkehrsüberwachung könnten dazu beitragen, den Verkehr auf deutschen Autobahnen sicherer und effizienter zu gestalten. Dennoch gibt es Herausforderungen, wie den Datenschutz oder technische Anforderungen ,die die Kameras noch nicht erfüllen. Was kann die KI-Kamera überhaupt und was erfasst sie genau?// von Carmen Lukas und Mika Härtel

Der zunehmende Verkehr auf deutschen Autobahnen stellt eine große Herausforderung für die Verkehrssicherheit und das Verkehrsmanagement dar. Seit dem Ende der Corona-Pandemie stieg der Individualverkehr von knapp 800 Milliarden Personenkilometer auf über 860 Milliarden Personenkilometer. Mit dem Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten. Die Einhaltung eines ausreichenden Abstands zum vorausfahrenden Fahrzeug ist beispielsweise ein großes Problem. Im Jahr 2023 gab es über 44.000 Unfälle mit Personenschäden, bei denen ungenügender Abstand die Ursache war.

Projekt KI-Cams

Mit fast 13%, ist dies die dritthäufigste Ursache für einen Unfall mit Personenschäden aufgrund von Fehlverhalten der Fahrer*innen. KI-Kameras könnten das lösen, indem sie den Abstand zwischen zwei fahrenden Autos messen. Das Projekt KI-Cams des Start-Up Unternehmens Fryce soll den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verkehrsüberwachung auf deutschen Autobahnen untersuchen und entwickeln. Es wird dabei unterstützt vom Bundeseministerium für Digitales und Verkehr. KI-basierte Systeme finden Anwendung in der Mautüberwachung, klassischen Verkehrsüberwachung sowie in Kennzeichenlesesystemen.

Funktionsweise der KI-Kameras

Der Projektleiter des Start-ups Felix Rempe erläuterte, dass die Hauptaufgabe des Projekts darin bestehe, Verkehrsdaten, wie Staus, Unfallursachen oder Geschwindigkeiten, zu sammeln und auszuwerten. Dabei sollen Unfälle reduziert und der Verkehrsfluss optimiert werden. Durch den Einsatz von Kameras und modernen Bildverarbeitungsalgorithmen soll eine genauere Erfassung des Verkehrsaufkommens und der damit verbundenen Gefahren ermöglicht werden. Für die Bildverarbeitung nutzen die Hersteller sogenannte „Convolutional Neural Networks“ (CNN). Dies sind Programme für maschinelles Lernen, die auf die Verarbeitung von Bild- und Audiodaten spezialisiert sind. Sie ermöglichen eine genaue Objekterkennung. Ein zentrales Ziel ist es, Gefahren wie liegengebliebene Fahrzeuge oder Personen auf der Fahrbahn frühzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten.

Autobahnbild aus der Perspektive der Kamera. Die KI registriert die Autos und LWKs und zusätzlich die Scheinwerfer, welche sie selber als ungültig bewertet. Zu sehen ist eine Autobahnstrecke bei Regen. Die Autos sind mit roten Kästen umrahmt und die LKWs in grün, dies dient zur Unterscheidung der Fahrzeuge. Spiegelungen auf dem Boden sind mit gelb markiert, dies kennzeichnet kleine Fehler, da die KI die Spiegelung der Scheinwerfer erkennt, aber kein ganzes Fahrzeug.

Illustration 1, Quelle: Carmen Lukas

Autobahn bei Nacht. Durch das Licht kann die KI die Autos schwer erkennen. Zu sehen ist eine Autobahnstrecke bei Nacht. Durch die schlechte Auflösung sind die Lichter der Autos verschwommen und nur wenig Autos sind ganz zu erkennen. Diese Autos sind mit jeweils einem roten Kasten umrahmt. Auf dem Bild ist ein rotes Zeichen, welches das Problem verdeutlichen soll

Illustration 2, Quelle: Carmen Lukas

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Herausforderungen und Potenziale der KI-Kameras

Bei Niederschlag schafft es die KI die Objekterkennung mit Störfaktoren wie zum Beispiel den Spiegelungen auf dem Boden der Scheinwerfer trotzdem ordentlich durchzuführen. Anders sieht dies bei Dämmerung und vor allem bei Nacht aus. Durch die Lichtverhältnisse und hellen Scheinwerfer der Fahrzeuge kann die KI bei Dämmerung selten und bei Nacht keine Objekterkennung durchführen, erklärt Felix Rempe. Tim Bissé, Produktmanager von VITRONIC, Hersteller für Verkehrsüberwachungssysteme, sagt: „Die Nutzung von KI bietet flexiblere Einsatzmöglichkeiten. KI-Systeme können unterschiedliche Arten von Verkehrsteilnehmern wie Pkw, Lkw und Radfahrer erkennen und deren Verhalten in komplexen Verkehrssituationen analysieren.“ Wichtige Anwendungen sind die automatische Kennzeichenlesung, Klassifikation, Rotlichtüberwachung, Erkennung ungeschützter Verkehrsteilnehmer sowie die Erfassung von Gurt- und Handyverstößen. Die Systeme können auch bei Durchfahrtsverboten und Manöververstößen eingesetzt werden.

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Gewährleistung des Datenschutz

Im Fall von Vitronic werden die von den Überwachungssystemen gesammelten Daten direkt an die Ordnungsbehörden übertragen, ohne dass Vitronic Zugriff auf die Falldaten hat, erklärt Bissé. Die finale Speicherung und Verarbeitung der Daten obliegt den Behörden. Personenbezogene Daten, wie Gesichter können durch KI-Techniken ausgeblendet oder geschwärzt werden. Beim Projekt „KI-Cams“ hingegen betont Projektleiter Rempe, dass personenbezogene Daten nicht verwendet werden dürfen. Eine mögliche Erfassung von Verstößen, wie etwa die Nutzung von Handys am Steuer, wäre datenschutzrechtlich problematisch und könnte nur unter bestimmten rechtlichen Rahmenbedingungen erfolgen. Die Daten, die im Projekt verwendet werden, sind bereits datenschutzrechtlich geprüft und werden hauptsächlich für wissenschaftliche Zwecke genutzt.

KI als Zukunft der Mobilitätswende

Klassische Verfahren könnten nach und nach durch KI-basierte Lösungen abgelöst oder ergänzt werden, sofern dafür datenschutzrechtliche Rahmenbedingungen geschaffen werden. Die Flexibilität und Effizienz dieser Systeme werden eine engmaschigere Überwachung ermöglichen, die den Anforderungen der Mobilitätswende gerecht wird und die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer gewährleistet. In Ländern, wie Polen, Australien, USA oder auch Österreich werden teilweise schon KI-Kameras in der Verkehrsüberwachung eingesetzt, teilt Vitronic mit.

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