Hochdynamische und feingranulare Verkehrsdatenerfassung für mehr Verkehrssicherheit in St?dten

In vielen St?dten helfen Verkehrsdaten, erfasst über lokale Detektoren (z.B. Induktionsschleifen, Radar, Infrarot) oder aus fahrzeugbasierten Navigationssystemen (z.B. TomTom, INRIX, HERE), die aktuelle lokale Verkehrssituation zu bestimmen. Daraus k?nnen Ma?nahmen abgeleitet werden, die entweder unmittelbar verkehrbeeinflussend wirken oder sich (nach statistischer Aggregation) in Infrastruktur?nderungen widerspiegeln. So liefern beispielsweise in Berlin mehr als 300 lokale Messstellen auf den Hauptverkehrsstra?en und mehr als 800 lokale Messstellen auf den Bundesautobahnen ein stets aktuelles Lagebild des Kfz-Verkehrs. ?ber mehrj?hrige Auswertungen lassen sich besonders kritische Verkehrsabschnitte identifizieren. Zwar leisten diese Verkehrsdaten einen wertvollen Beitrag zur Verkehrssicherheit in Berlin, als Mittel der unmittelbaren Unfallpr?vention auf der Ebene von Einzelereignissen ist diese Sensorik allerdings nicht geeignet, weil die zeitliche Erfassungsrate zu gering und die ?rtliche Aufl?sung zu grob ist. Hier setzt der vorliegende Projektvorschlag an.
Ziel des Projektes ist die hochdynamische und feingranulare Erfassung der Bewegungsdaten von Verkehrsteilnehmern (inkl. Fu?g?nger, Fahrradfahrer, etc.) über Videodetektion an besonderen Unfallschwerpunkten als Grundlage zur Detektion von sicherheitskritischen Situationen. Ziel ist es, daraus unmittelbare Vermeidungsma?nahmen (z.B. Warnungen an die Verkehrsteilnehmer) abzuleiten. Dabei soll der Schwerpunkt im Projekt auf der Erh?hung der Verkehrssicherheit für Fahrradfahrer liegen. Ein typisches Szenario sind Unf?lle von Fahrradfahrern beim ?berqueren einer Kreuzung mit rechts abbiegenden Lkw oder Pkw. Die im Projekt entwickelte Technologie der Verkehrsdatenerfassung l?sst sich unmittelbar auch für andere Anwendungen adaptieren.