Videoanalyse bei Schneeverhältnissen
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Funktionalität von Isarsoft Perception bei Wetter- und Sichtverhältnissen, die alles andere als ideal sind. Außerdem erfahren wir, wie Videoanalysen verwendet werden können, um den Verkehr und die Personenströme zu regulieren, wenn Schnee zu bewältigen ist.
Veröffentlicht
December 13, 2023
Einführung
Winterliche und verschneite Wetterbedingungen haben einen gewissen Einfluss auf Verkehr und Transport. Dies kann nun auf verschiedene Arten realisiert werden. Beispielsweise nimmt die Sicht auf Autobahnen bei Schneefall rapide ab, und es ist für Fahrer schwieriger, eine gleichmäßige Geschwindigkeit beizubehalten. Ähnlich verhält es sich im Transportbereich — Bahngleise ziehen sich bekanntermaßen zusammen, wenn es kalt ist, was auf den Einfluss der Temperatur auf das Metall zurückzuführen ist.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie Videoanalysen Verkehrs- und Transportprozesse vereinfachen können und in welchen Bereichen sie praktikabel implementiert werden können.
Warum ist Videoanalyse in Snowy Weather wichtig?
Nachdem wir die grundlegenden Voraussetzungen für Ihr Verständnis dargelegt haben, ist es an der Zeit, den Kontext dahinter zu untersuchen.
Schnee ist einfach gesagt eine Unannehmlichkeit. Er beeinträchtigt die Mobilität von Fahrzeugen und Fußgängern, beeinträchtigt die Sicht, führt dazu, dass Straßen und Gehwege vereist werden und es daher potenziell gefährlich ist, darauf zu fahren.
Für die meisten dieser Probleme gibt es eine Lösung: Die Fahrer können in den Wintermonaten Winterreifen aufziehen, und die Kommunalverwaltungen arbeiten hart daran, die Straßen rechtzeitig vom Schnee zu befreien. Das Risiko eines Unfalls oder einer Verletzung bleibt jedoch bestehen. Hier kommen Videoanalyseplattformen wie Isarsoft Perception ins Spiel.
Da Videodaten konsistent verarbeitet und analysiert werden, können Benutzer eine Reihe von Funktionen ausführen. Einige Beispiele hierfür wären Heatmaps zur Bewertung von Faktoren wie Geschwindigkeit, Verweilzeit, Weg und Position für den fließenden Verkehr, Georeferenzierung, Fußgängersicherheit und Zugerkennung.
Vorteile der Georeferenzierung
Standort- und Geschwindigkeitserkennung
Die Georeferenzierung ermöglicht es Benutzern, die Position von Objekten innerhalb des angegebenen Bereichs zu verfolgen und auch die abgeleitete Geschwindigkeit in Metern pro Sekunde zu bestimmen. Dies kann später auf eine Vielzahl von Szenarien angewendet werden: Verkehrsregulierung, Verhinderung von Überfüllung, Einhaltung von Sicherheitsprotokollen durch Festlegung einer Geschwindigkeitsbegrenzung und Regelung fahrender Fahrzeuge, Messung und Analyse von Menschenansammlungen und allgemeine Optimierung.
Messung der Personen-/Verkehrsdichte
Die Georeferenzierung ermöglicht es dem Benutzer, die Objektdichte zu beurteilen und zu bestimmen. Da die Georeferenzierungsfunktionen von Isarsoft Perception darauf trainiert sind, sowohl Fußgänger als auch Fahrzeuge zu erkennen, kann die Objektdichte daher unabhängig von den Umständen gemessen werden, z. B. auf einer stark befahrenen Autobahn, einem überfüllten Bürgersteig usw.
Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit
Die Georeferenzierungsfunktion von Isarsoft Perception lässt Raum für Fehler. Wie bereits erwähnt, ist eine Feinabstimmung der Koordinaten dank klar definierter Felder für Breiten- und Längskoordinaten durchaus möglich.
Die zur Bereichsdefinition vorgesehenen Farbpunkte sind einfach zu verwenden und können je nach Bedarf angepasst werden.
Die Datenanzeige ist live und wird von einem Diagramm begleitet, das je nach Schwankungen in Echtzeit aktualisiert wird.
Lesen Sie mehr darüber, wie Isarsoft Perception Georeferenzierung implementiert hier.
Anwendungen der Videoanalyse bei Schneewetter
Verkehrsmanagement
Es macht Sinn, dass Verkehrsmanagement wird im Schnee härter. Videoanalyse macht die Arbeit viel einfacher und kann für bestimmte Anwendungsfälle angewendet werden.
Zunächst kann Videoanalyse verwendet werden, um Fahrzeuge, Fußgänger oder Straßenbedingungen zu erkennen und zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern — trotz der eingeschränkten Sicht aufgrund von Schnee. Dies wirkt sich erheblich auf die betriebliche Effizienz sowie auf die Pendelzeit in den Wintermonaten aus. Die Erkennungsfunktion wird auch häufig verwendet, wenn nach vorsätzlichen oder versehentlichen Anomalien Ausschau gehalten wird. Dazu gehört alles, vom falschen Fahren bis hin zum falschen Abbiegen und anderen Verstößen gegen die Verkehrsregeln.
Videoanalysen können auch verwendet werden, um die Ansammlung von Schnee zu überwachen und so konfiguriert werden, dass ein Alarm ausgelöst wird, wenn die Höhe des angesammelten Schnees einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Dies hilft dem Personal, fundierte Entscheidungen über Schneeräumung und allgemeine Wartungsarbeiten zu treffen.
Was die Verkehrssignale angeht, so ist die dynamische Signalisierung ein Verfahren, das von Verkehrsbetreibern verwendet wird, wenn der Verkehrsfluss über einen bestimmten Zeitraum schwankt. Das bedeutet, dass die Signale auf einer Zeitskala funktionieren, die durch den aktuellen Verkehrsfluss bestimmt wird. Natürlich ist dies eines der am stärksten betroffenen Gebiete bei Schneeverhältnissen. Verkehrsbetreiber können Videoanalysen nutzen, um den Verkehr durch dynamische Signalzeiten effizienter zu regulieren und Staus zu vermeiden.
Notfallmanagement
Videoanalysen können verwendet werden, um die Funktionsweise von Rettungsdiensten zu verbessern und bei Bedarf einen schnellen Einsatz zu gewährleisten.
Wenn Videoanalysen in die Rettungsdienste integriert sind, ermöglichen sie eine schnelle Reaktion am Unfall- oder Verletzungsort und erhöhen so die Sicherheitsstandards bei weniger als idealen Wetterbedingungen.
Sicherheit für Fußgänger
Fußgänger, Radfahrer und andere VRUs (gefährdete Verkehrsteilnehmer) werden im Gesamtbild des Verkehrsmanagements oft vernachlässigt. Sie sind jedoch ebenso wichtig, insbesondere bei schlechten Wetterbedingungen, wenn sowohl die Sicht als auch die Schiffbarkeit beeinträchtigt sind.
Der Einsatz von Videoanalysen kann dem Verkehrspersonal helfen, die Situation besser im Auge zu behalten, die notwendigen Hilfsmaßnahmen zu treffen und rechtzeitig zu reagieren.
Analyse der Skipiste
Die Personenflussanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil des Crowdmanagements. Videoanalysen werden zwar in vielen verschiedenen Arten der Personenflussanalyse eingesetzt, aber wir sprechen hier über das spezielle Ereignis Skifahren und warum Videoanalysen eine wichtige Rolle bei der Optimierung und Sicherung der Website spielen.
Videoanalysen können verwendet werden, um einzelne und kollektive Skifahrer sowie Skilifte zu überwachen. Dies ist besonders wichtig, um die Sicherheit aller Teilnehmer zu gewährleisten, Verletzungen vorzubeugen und sicherzustellen, dass Unfälle schnell erkannt und behandelt werden.
Dieses Video ist eine visuelle Wiedergabe von Isarsoft Perception, die zur Überwachung und Analyse von Skifahrern auf einer Skipiste verwendet wird.
Wie hilft Isarsoft Perception?
Isarsoft Perception kann verwendet werden, um die negativen Auswirkungen von Schneewetter zu mildern. Bei Schnee (oder Schneeregen) fällt es Fahrern und Verkehrspersonal schwer, einzelne Fahrzeuge sowie den gesamten Verkehrsfluss zu überwachen. Mit der zuverlässigen Analyseplattform von Isarsoft Perception kann der Verkehrsfluss konsistent überwacht werden — mit spezifischen Funktionen wie der Messung von Fluss und Dichte durch die Erstellung von Linien und Zonen.
Es gibt noch mehr!
Benutzer können nutzen Heatmaps (Lesen Sie hier mehr über die Heatmaps von Isarsoft Perception), um bestimmte KPIs wie Geschwindigkeit, Verweilzeit, Flugbahn, Pfad und Position zu messen und zu überwachen. Diese sind so konzipiert, dass sie große Mengen an Datensätzen visualisieren und eine schnelle Reaktionszeit gewährleisten.
Einzelne Fahrzeuge und Straßen können je nach Anforderung ebenfalls überwacht werden, zusätzlich zur Erkennung von Regelverstößen und widerspenstigem Fahren.
Das Gleiche gilt für Menschen fließen Analyse. Schnee macht Fußgänger anfälliger für Unfälle und Verletzungen, zusätzlich zu den potenziell schlimmeren Folgen eines unzureichenden Managements von Menschenansammlungen. Mit Isarsoft Perception können Benutzer Personen erkennen, den Personenfluss messen und den Überblick behalten KPIs wie Belegung, Geschwindigkeit und Verweildauer.
Videoanleitung
Dieses Video zeigt, wie Isarsoft Perception verwendet werden kann, um den Verkehr bei schlechten Sichtverhältnissen zu erkennen, zu messen und zu überwachen.
Das obige Video zeigt eine stark befahrene Autobahn im Schnee. Isarsoft Perception kann verwendet werden, um den Verkehrsfluss im Schnee zu messen, zu überwachen und zu bewerten, um Staus, Engpässen und Unfällen vorzubeugen.
Zukünftige Trends und Innovationen
Integration mit Wetterdaten
Wetter und Verkehrs- und Transportindustrie sind untrennbar miteinander verbunden. Wer hat zum Beispiel nicht schon einmal einen Zug wegen eines Schneesturms ausgefallen? Die Zukunft der Videoanalyse verspricht eine nahtlose Integration mit prädiktiven Wetterdaten, um genau das zu vermeiden.
Dadurch werden Verkehrs- und Transportunternehmen in die Lage versetzt, die aktuelle Situation besser zu verstehen, Pendlern sowohl Zeit als auch Geld zu sparen und das Pendlererlebnis bei Schneeverhältnissen zu verbessern. Das gilt natürlich für schlechtes Wetter im Allgemeinen und dafür, dass ein plötzlicher Sturm mit unerwartetem Regen oder Schnee das normale Leben länger als nötig zum Erliegen bringen kann.
Darüber hinaus werden Benutzer mit integrierten Wetterinformationen in der Lage sein, eine historische Datenbank für die Zukunft zu erstellen und sie als Referenzpunkt zu verwenden.
Fortschritte in der Bildverarbeitung
Es wird erwartet, dass sich die Bildverarbeitung weiter verbessert und es Benutzern ermöglicht, Objekte bei sehr schlechten oder gar keinen Lichtverhältnissen zu erkennen. Der Grund, warum dies so wichtig ist, sind Unfälle oder Verletzungen, die sich bei verschneitem Wetter ereignen. Obwohl aktuelle Bildprozessoren eine Genauigkeit von durchschnittlich 95 bis 98% aufweisen, gibt es immer noch einen bestimmten Schwellenwert, ab dem ihre Erkennung fehlschlagen kann. In diesen Fällen ist ein stärkerer, genauerer Bildprozessor erforderlich.
Bei einem Fahrzeug- oder Skiunfall ist es unerlässlich, dass die Erkennung genau erfolgt und rechtzeitig reagiert wird. Damit Letzteres eintreten kann, muss Ersteres zutreffen. Die Reduzierung der Auswirkungen von schlechtem Wetter auf die Videoanalyse ist ein Ziel, auf das derzeit hingearbeitet wird.
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