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(00078) 14.04.1999 16:29

Optimaler Verkehrsfluß durch selbstorganisierende Systeme



Bochum, 14.04.1999
Nr. 74

Optimaler Verkehrsfluß durch selbstorganisierende Systeme
Schnelle Bildverarbeitung nach biologischem Vorbild
RUB-Wissenschaftler entwickeln elektronische Sehsysteme


Eine neuartige Komponente für die Bildbearbeitung haben Bochumer
Neuroinformatiker unter der Leitung von Prof. Dr. Werner von Seelen
(Theoretische Biologie, Institut für Neuroinformatik der RUB) zusammen
mit der Siemens AG entwickelt. Das SEE1-Board arbeitet schneller als
herkömmliche Geräte und ist dabei flexibel einsetzbar. Es soll z. B.
helfen, an Ampelkreuzungen den Verkehrsfluß zu beobachten und die
gesammelten Daten vor Ort auszuwerten. Die Ergebnisse sollen eine
automatische Anpassung der Ampelschaltung an den Verkehrsfluß
ermöglichen, so daß weniger Staus entstehen. Die Entwicklung des
SEE1-Boards ist vom Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft,
Forschung und Technologie (BMBF) aus Mitteln des Verbundprojekts
„Elektronisches Auge“ finanziert worden.

Statt teure Induktionsschleifen ...

Das Problem ist altbekannt und läßt sich täglich zu den Stoßzeiten
beobachten: Kaum übersteigt das Verkehrsaufkommen eine gewisse Grenze,
entstehen an Ampelkreuzungen riesige Rückstaus. Bisher waren
Verkehrszählungen nur durch in die Asphaltoberfläche der Straße
eingefügte Induktionsschleifen möglich. Diese Methode hat große
Nachteile: Die Installation einer solchen Schleife in eine bestehende
Straße ist sehr teuer. Außerdem kann sie nur wenige Informationen über
den Verkehr liefern, nämlich wie viele Fahrzeuge sie überfahren und,
falls es mehrere Schleifen gibt, wie schnell sie fahren.

... Bilder auswerten

Die Bochumer Wissenschaftler entwickeln nun ein System, das sehr viel
mehr kann: Eine Kamera beobachtet den Verkehr auf der Straße. Sie
liefert Bilder an einen Computer, der eine Vielzahl von Daten
herausfiltert und sie auswertet. Die Ergebnisse dieser Auswertung
schickt er entweder an ein Verkehrsleitzentrum oder verarbeitet sie
lokal weiter. So kann die Schaltung einzelner oder auch mehrerer Ampeln
an den gegenwärtigen Verkehrsfluß angepaßt werden. Die Installation des
Apparats ist auch nachträglich problemlos und kostengünstig möglich. Die
Auswertung des Bildmaterials direkt an der Kamera und die Weitergabe
verkehrsbezogener Größen anstatt ganzer Bilder verkleinert den
Datenstrom. Dies verhindert die nachträgliche Erhebung
personengebundener Daten, z. B. Nummernschilder und Gesichter.

Einfaches Board für den PC

Je nachdem, welcher Algorithmus die Arbeit des Computers bestimmt,
sammelt er unterschiedlichste Daten aus dem Bildmaterial. Dieser
flexible Einsatz des neuen Systems ist möglich durch sein Herzstück: das
Siemens SEE1-Board. Es ist eine PCI-Buskarte, d. h. eine Einsteckkarte
für einen ganz normalen PC mit dem Betriebssystem Windows NT. Die Karte
hat zwei Anschlüsse für digitale Kameras. Die Arbeitsschritte, die das
Board ausführen soll, teilt ihm der Entwickler in einer bestimmten
Programmiersprache mit, in der „Vision Programming Language“ (VPL). Die
Ergebnisse, die das Board errechnet hat, überträgt es über
Kommuni-kationskanäle auf den PC. Das SEE1-Board zeichnet sich gegenüber
herkömmlichen Bildverarbeitungsmethoden besonders durch seine
Schnelligkeit und seine Flexibilität aus. Die Forscher haben dies
erreicht, indem sie einzelne Bausteine mit unterschiedlichen Fähigkeiten
entworfen haben, die im Zusammenspiel schnell einfache Rechenoperationen
durchführen können. Ein von der TU Dresden und Siemens speziell
entwickelter Prozessor beschleunigt das Verfahren, indem er die
gleichzeitige Bearbeitung der Bilddaten durch Parallelisierung
ermöglicht.

Auch LKW und PKW unterscheiden

Ausschlaggebend für die Entwicklung eines funktionierenden
Verkehrserfassungssystems sind für die Wissenschaftler besonders die
Fragen, welche Verkehrskenngrößen wirklich relevant sind, und wie man
diese durch einen Algorithmus aus der Datenflut herausfiltern und
verwertbar machen kann. Sie haben Algorithmen entwickelt, die
unterscheiden können, wie viele LKW oder PKW pro Zeiteinheit
vorbeifahren, wie schnell sie fahren, wie lange sie durchschnittlich an
der Ampel warten müssen und wie stark die Fahrbahn dynamisch oder
statisch belegt ist. Ein Ziel der Entwicklung ist auch die Robustheit
des Systems gegen veränderliche Faktoren wie z. B. die Beleuchtung. Eine
wichtige Frage bei der Konzipierung eines Verkehrserfassungssystems ist
Möglichkeit der Optimierung des Verkehrsflusses an einem einzelnen
Knotenpunkt durch ein selbstorganisierendes System.

Partner für das Ziel „leistungsfähige Sehsysteme“

Bei diesem BMBF-Projekt kooperiert das Institut für Neuroinformatik
unter anderem mit der Siemens AG sowie den Automobilherstellern
DaimlerChryler AG, BMW und Opel. Ziel der übergreifenden Zusammenarbeit
ist es, leistungsfähige und vielseitig anwendbare technische Sehsysteme
zu entwickeln. Sie bestehen aus neuartigen CCD-Kameras und für die
Bildbearbeitung und Szenenanalyse optimalen Algorithmen und Prozessoren.
Um in einer komplexen natürlichen Umwelt „sehende“ Geräte zu bauen,
orientieren sich die Wissenschaftler an den Vorbildern der Natur: Sie
kombinieren konventionelle Bild- und Signalverarbeitungsmethoden mit
biologisch inspirierter neuronaler Informationsverarbeitung.

Weitere Informationen

Prof. Dr. Werner von Seelen, Institut für Neuroinformatik der RUB,
Universitätsstr. 150, 44780 Bochum, Tel. 0234/700-7965, Fax
0234/7094-209,
Email: institut@neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de,
Internet: www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de


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Mit freundlichen Gruessen

Dr. Josef Koenig
RUB - Ruhr-Universitaet Bochum
- Pressestelle -
44780 Bochum
Tel: + 49 234 700-2830, -3930
Fax: + 49 234 7094-136
Josef.Koenig@ruhr-uni-bochum.de

Schauen Sie doch bei uns mal rein:
http://www.rz.ruhr-uni-bochum.de/pressestelle

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