Für ein Fahrzeug entspricht die Anzahl der Insassen dem aktuellen Besetzungsgrad für dieses Fahrzeug.
Aber wie lässt sich dieser Besetzungsgrad für ein konkretes Fahrzeug oder auch statistisch für eine große Menge von Fahrzeugen automatisch und datenschutzkonform erheben?
Eine statistische Ermittlung haben wir mit unserer Carpool Data Analytics Lösung untersucht.
Für eine fahrzeugbezogene Ermittlung haben wir eine Carpool Sensor Analytics Lösung erforscht.
Von außerhalb eines Fahrzeuges die Anzahl der Insassen automatisch zu bestimmen ohne in die Privatsphäre einzugreifen, ist eine große Herausforderungen, an der schon viele Ansätze gescheitert sind.
Von Fledermäusen lernen ..
Wir haben uns von den Fledermäusen inspirieren lassen, wie sie sich per Ultraschall-Echo ein räumliches Bild von der Umgebung machen. Mit einem ähnlichen Prinzip funktioniert ein Licht-Echo Sensor, der so ein Tiefenstrukturbild gewinnt, das das Fahrzeug und die Insassen als räumliche Gestalten abbildet, die jeweils unterschiedliche Entfernungswerte vom Sensor haben.
So gelingt es anhand der räumlichen Tiefe FahrerIn und MitfahrerIn zu unterscheiden und ebenso die Anzahl der Insassen auf der Rückbank eines PKWs abzuschätzen. Dabei haben die Sensordaten eine so geringe Auflösung, dass diese nicht auf eine konkrete Person beziehbar sind und die Zählung der Gestalten datenschutzkonform erfolgen kann. Die vom Licht-Echo-Sensor genutzte Beleuchtung im Nah-InfraRot Bereich ist für Menschen unsichtbar und hat damit keinen Einfluss auf den Verkehr.
Auswertung
Die Auswertung der Insassenanzahl geschieht mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (Machine Learning) unmittelbar am Sensor, so dass von dort nur die Zahl des jeweiligen Besetzungsgrads zur Verfügung steht. Dieser kann für das jeweilige Fahrzeug genutzt werden, um eine bevorrechtigte Nutzung zu erlauben und gleichzeitig können diese anonymen Daten genutzt werden, um statistische Analysen vorzunehmen.
Anwendungsbereiche
Die ausgewählte Sensortechnik wurde in verschiedenen Anwendungsbereichen erprobt: Gute Ergebnisse wurde im urbanen Verkehr (Tempo 30) und bei Parken erzielt.
In einer Park&Ride Garage könnten so Fahrgemeinschaften bevorzugt werden, so dass sie zum Beispiel geringere Parkgebühren zahlen.