Situatives Bewusstsein für Videotelematik-Systeme

Erkennung und Verständnis von Verkehrssituationen durch verteilte, selbstlernende Kamerasensoren in Kfz

Laut einer Studie der Weltgesundheitsorganisation sterben weltweit jedes Jahr rund 1,25 Millionen Menschen bei Verkehrsunfällen [1]. Vor allem Fußgänger, Radfahrer und Motorradfahrer sind im Verkehr hohen Risiken ausgesetzt. Es kann davon ausgegangen werden, dass die Anzahl an Fahrzeugen und Verkehrsteilnehmern vor allem in Städten weiter steigen wird. Nicht zuletzt hat die COVID-19-Pandemie den Wachstumstrend im e-Commerce Bereich und damit das Wachstum der täglichen Warensendungen zusätzlich beschleunigt. Dies steigert den Bedarf für kommerziell genutzte Fahrzeuge, um die Lieferungen mit immer kürzeren Lieferzeiten zuzustellen. Wenn heute zugelassene Flottenfahrzeugen über fortgeschrittene Telematiksysteme verfügen, werden verschiedene grundlegende Daten in der Regel zum Standort, zur Geschwindigkeit und zu Lenk- und Ruhezeiten erfasst. Darüber hinausgehende Informationen, welche für die Erhöhung der Fahrsicherheit, wie bspw. durch Fahrerassistenzsystem (ADAS), notwendig wären jedoch nicht. Peregrine hat hierfür eine Lösung entwickelt, welche KI-basierte Technologien aus dem Bereich des autonomen Fahrens zu einem fairen Preis hinter die Windschutzscheibe von jedem Fahrzeug bringt.

In 2021 hat sich Peregrine auf das ProFIT Programm der IBB beworben um offizielle Fördergelder und Unterstützung durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) zu erhalten. Seit Ende 2021 co-finanziert der EFRE dieses Projekt, nachdem die IBB Peregrine’s Bewerbung um Peregrine’s Vorhaben zur Erforschung und Entwicklung verteilter, selbstlernender Kamerasensoren zur Kontextbewertung im Mobiliätsbereich, positiv bewertet hat.

Mit dem vorliegenden Projekt möchte Peregrine im Bereich der Videotelematik durch Forschung und Erprobung neuer Ansätze der Robotik und der Künstlichen Intelligenz Innovation schaffen. Durch diese Innovation kann Peregrine Flottenbetreibern dabei helfen, Fahrzeugdaten DSGVO-konform dafür zu nutzen, die Unfallrisiken der Fahrenden zu senken und den Betrieb der Flotte zu optimieren. Konkret werden in diesem, durch den Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung geförderten Projekt Video-Informationen in (Flotten-) Fahrzeugen durch Modelle des maschinellen Lernens, in einem Ansatz der DSGVO-konform, ressourceneffizient und hardware-agnostisch zugleich ist, ausgewertet. Zielsetzungen sind neben der Erhöhung der Verkehrssicherheit die Optimierung und Dokumentation von Routenverläufen bei strenger Beachtung des Datenschutzes.