Intelligente Straßen und Städte: Bildverarbeitungssysteme in der Verkehrstechnik

Die Bedeutung von Bildverarbeitung in nicht-industriellen Segmenten steigt stetig. Enormes Wachstumspotenzial eröffnet die Verkehrstechnik mit ihren vielfältigen Einsatzbereichen.

In Autos übernehmen kamerabasierte Assistenzsysteme schon seit Jahren Aufgaben wie Spurführung, Hinderniserkennung oder Einparkhilfe. Auf unseren Straßen helfen Bildverarbeitungssysteme dabei, die Geschwindigkeit zu kontrollieren, Maut zu berechnen oder das Verkehrsaufkommen zu messen. Für das Zukunftsszenario autonomes Fahren ist die Bildverarbeitung von besonderer Bedeutung, denn ohne Computer Vision und Deep Learning sind fahrerlose Busse, Bahnen und Autos undenkbar.

Doch bevor Fahrzeuge ferngesteuert über unsere Straßen und Schienen fahren, tragen Bildverarbeitungssysteme dazu bei, die bestehende Verkehrsinfrastruktur intelligenter zu nutzen. Moderne Verkehrssicherheitslösungen erfassen die Anzahl der PKW und LKW pro Stunde oder die Durchschnittsgeschwindigkeit pro Fahrspur. Andere Systeme erkennen die Fahrzeugklasse oder messen Umweltdaten wie Ozon oder Feinstaub. Embedded Vision-Technologien erkennen Kfz-Kennzeichen und weisen LKW-Parkplätze automatisiert zu und tragen so zu einer verbesserten Verkehrsführung bei.

Bildverarbeitung und KI sorgen ebenfalls dafür, dass unsere Städte „smarter“ werden und uns mehr Lebensqualität bieten. Intelligente Vision Systeme können uns zu freien Parkplätzen leiten, Autofahrer warnen, wenn ein Fußgänger die Fahrbahn überquert und zu einem wirtschaftlichen Nahverkehr beitragen, indem sie ein- und aussteigende Fahrgäste von Bussen und Bahnen zählen. Ob autonomes Fahren oder Smart Cities: Bildverarbeitung wird in der Verkehrstechnik in Zukunft maßgeblich dazu beitragen, dass wir uns sicherer, effizienter und umweltbewusster von A nach B bewegen.