KI-gestützte Innovation revolutioniert die Verkehrsanalyse

Fujitsu Limited und die Carnegie Mellon University haben gemeinsam die Entwicklung einer KI-gestützten Social-Digital-Twin-Technologie bekannt gegeben, die die Verkehrsanalyse revolutionieren soll. Die im Februar 2022 begonnene Forschungskooperation hat zu einem wegweisenden System geführt, das 2D-Szenenbilder einer einzelnen RGB-Monokamera in detaillierte 3D-Modelle umwandeln kann. Dieser innovative, auf Deep Learning basierende Ansatz stellt einen bedeutenden Durchbruch in der hochpräzisen Visualisierung und Analyse dynamischer 3D-Verkehrsszenarien dar.

Fujitsu und Carnegie MellondefiVerkehrsanalyse durch KI-Integration neu

Fujitsu Limited und die Carnegie Mellon University haben eine bahnbrechende Technologie vorgestellt, die die Verkehrsanalyse unddent revolutionieren wird. Die gemeinsame Forschung, die im Februar 2022 begann, hatte zum Ziel, einen sozialen digitalen Zwilling zu entwickeln, der komplexe Interaktionen in dreidimensionalen Räumen dynamisch abbilden kann. Das Ergebnis dieser Forschung ist ein KI-gestütztes System, das zweidimensionale Szenenbilder, aufgenommen mit einer monokularen RGB-Kamera, in digitalisierte 3D-Formate umwandelt.

Das System basiert auf zwei Kerntechnologien, die jeweils eine zentrale Rolle für seine Funktionalität spielen. Die erste, die 3D-Belegungserkennungstechnologie, nutzt Deep-Learning-Netzwerke, um Objekte in 3D-Räumen anhand von RGB-Kamerabildern zu erkennen. Indem diese Objekte als Voxel im 3D-Raum dargestellt werden, erhält das System ein detailliertes Verständnis der Szene und ermöglicht so eine präzise 3D-Formschätzung von Bereichen, die im Eingangsbild nicht sichtbar sind. Die zweite Kerntechnologie, die 3D-Projektion, erstellt einen digitalen 3D-Zwilling auf Basis der Ergebnisse der Belegungserkennungstechnologie. Dieser Schritt integriert Erkenntnisse aus der Verhaltensanalyse und gewährleistet so, dass Bewegungen mit der realen Welt übereinstimmen und eine präzise Positionsbestimmung auch dann ermöglicht wird, wenn Teile von Objekten verdeckt sind.

Um Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auszuräumen, anonymisiert die TechnologiematicGesichter und Kfz-Kennzeichen und unterstreicht damit das Engagement für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI. Fujitsu und Carnegie Mellon planen die Kommerzialisierung dieser Technologie bis zum Geschäftsjahr 2025 und wollen ihren Anwendungsbereich über den Transportsektor hinaus auf Smart Cities und Verkehrssicherheit ausweiten.

Feldversuche in Pittsburgh – Validierung des Potenzials der KI-gestützten Technologie

Aufgrund der vielversprechenden Möglichkeiten der Technologie initiierten Fujitsu und die Carnegie Mellon University Feldversuche in Pittsburgh, USA, die am 22. Februar 2024 begannen und bis zum 31. Mai 2024 liefen. Die Versuche nutzten Daten von Kreuzungen in der Stadt, die mithilfe einer monokularen RGB-Kamera auf dem Campus der Carnegie Mellon University erfasst wurden. Hauptziel war die Analyse von Menschenmengen und Verkehrssituationen, um potenzielledentwie durch Gebäude oder temporäre Menschenansammlungen verursachte tote Winkel zudent. Durch die Reproduktion dieser Daten auf einem digitalen Zwilling wurde die Effektivität der Technologie in realen Szenarien eingehend untersucht.

Assistenzprofessor Prof. László A. Jeni zeigte sich erfreut über den gemeinsamen Erfolg und betonte das kontinuierliche Engagement für die Förderung der Forschung an Spitzentechnologien. Die Zusammenarbeit zwischen dem Team von Fujitsu und den akademischen Experten der CMU spielte eine entscheidende Rolle beim Erreichen dieses Meilensteins.

Daiki Masumoto, Leiter des Labors für Konvergierende Technologien bei Fujitsu Research, betonte die Übereinstimmung der Technologie mit Fujitsus übergeordneter Mission, die Welt durch Innovation nachhaltiger zu gestalten. Er zeigte sich begeistert über den bedeutenden Schritt zur Erreichung ihrer Ziele durch die Zusammenarbeit mit der Carnegie Mellon University.

Im Zuge der Feldversuche werden die Auswirkungen dieser KI-gestützten Social-Digital-Twin-Technologie auf die Verkehrsanalyse und Stadtplanung immer deutlicherdentDas Potenzial dieser Innovation, die Sicherheit zu erhöhen, den Verkehrsfluss zu optimieren und zur Entwicklung intelligenter Städte beizutragen, ist beträchtlich. Es bleibt die Frage: Wie wird diese bahnbrechende Technologiedefiunseren Ansatz in den Bereichen Stadtplanung, Verkehr und gesellschaftliche Herausforderungen in den kommenden Jahren verändern