Die University of Alberta hat am Dienstag ein dreiwöchiges Forschungsprojekt gestartet, das Sensoren verwendet, um hochauflösende Bilder von fahrenden Fahrzeugen aufzunehmen, und künstliche Intelligenz, die darauf trainiert ist, Fahrer zu erkennen, die von ihren Telefonen abgelenkt sind.
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Ein neuer Satz elektronischer Augen scannt die Straßen von Edmonton nach abgelenkten Fahrern.
Die University of Alberta hat am Dienstag ein dreiwöchiges Forschungsprojekt gestartet, das Sensoren verwendet, um hochauflösende Bilder von fahrenden Fahrzeugen aufzunehmen, und künstliche Intelligenz, die darauf trainiert ist, Fahrer zu erkennen, die von ihren Telefonen abgelenkt sind.
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In der Nähe einer Datenerfassungsstelle in der Argyll Road und der 79 Street sagte Karim El-Basyouny, Hauptforscher des Projekts, dass die Forschung beabsichtige, Licht auf das Ausmaß und die Art des abgelenkten Fahrens in Edmonton zu werfen.
„Die Daten zum abgelenkten Fahren in Kanada waren etwas lückenhaft“, sagte El-Basyouny, Ingenieurprofessor und Lehrstuhl für städtische Verkehrssicherheitsforschung an der Universität. „Wir verstehen nicht wirklich, wie groß das Problem ist.“
Unter Berufung auf das Virginia Tech Transportation Institute stellt die Canadian Automobile Association fest, dass die Wahrscheinlichkeit einer Autokollision durch die Verwendung eines elektronischen Geräts um das 3,6-fache steigt.
„Wir wissen, dass eine leichte Ablenkung Ihre Wahrnehmungs-Reaktionszeit verlängert, was dann zu einer längeren Distanz zum Anhalten führen würde“, erklärte El-Basyouny und fügte hinzu, dass das Projekt Forschern helfen soll, Kollisionen abzumildern indem Sie mehr über abgelenktes Fahren erfahren.
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Der größte Teil der Finanzierung des Projekts stammt von der University of Alberta und dem Edmonton Police Service durch ein Startstipendium, bemerkte El-Basyouny, und nutzt die von der US-Firma Acusensus entwickelte Technologie.
Laut Tony Parrino, General Manager von Acusensus in Nordamerika, sammelt das System Daten mit Kameras, die Fahrzeuge aus mehreren Blickwinkeln aufzeichnen, um das Fahrerverhalten wie „Phone-to-Ear-Ereignisse“ oder den Besitz eines Telefons in der Hand zu beobachten als Nummernschildinformationen.
Das KI-System ist darauf trainiert, abgelenkte Fahrereignisse auf der Grundlage von Millionen von Datenpunkten zu erkennen und zu kennzeichnen, fügte Parrino hinzu und stellte fest, dass das System zwar ziemlich genau ist, aber auch Fehlalarme meldet.
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„Aus diesem Grund haben wir eine menschliche Überprüfung involviert, bei der 100 Prozent der aufgenommenen Bilder von Personen überprüft werden, die darin geschult sind, festzustellen, ob die Kriterien für die University of Alberta erfüllt sind, um festzustellen, dass ein Ereignis mit Ablenkung beim Fahren aufgetreten ist“, sagte Parrino sagte. „Und nur die werden gezählt.“
El-Basyouny achtete sorgfältig darauf, dass das Projekt keine Verkehrsregeln durchsetzen wird und die Daten gesammelt, geschützt und sicher behandelt werden.
Die Datenerfassungsgeräte werden etwa eine Woche an ihrem ersten Standort bleiben, bevor sie während der Projektlaufzeit an zwei andere Standorte verlegt werden, fügte El-Basyouny hinzu und merkte an, dass die Stadt und die Polizei noch entscheiden, wo sie sonst eingesetzt werden sollen.
Die im Rahmen des Projekts gesammelten Daten werden den Forschern helfen, die Verletzungsraten sowie die Bedingungen zu verstehen, unter denen Verstöße höchstwahrscheinlich auftreten, einschließlich Faktoren wie Zeit und Ort, fügte er hinzu.
„Es wird uns dabei helfen, besser zu verstehen, wie wir am besten Richtlinien entwickeln können, um die Auswirkungen des abgelenkten Fahrens zu mindern“, sagte El-Basyouny.
