Zukunftsfähige Autobahnen durch Künstliche Intelligenz

Basierend auf einer Analyse der Kennzeichen soll zunächst eine Erhebung der Anzahl von E-Autos im Vergleich zu Verbrennungsmotoren durchgeführt werden. Bereits Tausende von Verkehrsüberwachungskameras und Sensoren sind auf den Straßen im Einsatz. Die generierten Daten, sowohl zur Verkehrsflussregelung, zu Unfällen als auch zu Luft-, Straßentemperatur, Wind und Regen, bleiben jedoch ungenutzt. Bisher wurden die Videos oft nur von Mitarbeitern über große Monitore überwacht, um gegebenenfalls manuell einzugreifen. Zudem ist zu beachten, dass es aktuell keine einheitliche EU-Kennzeichnung für Elektroautos gibt. Elektroautos können beispielsweise anhand der Farbe der Ziffern und Buchstaben, eines speziellen grünen Kennzeichens oder eines bestimmten Buchstabens identifiziert werden.

Unser Proof of Concept umfasste die Analyse von Kennzeichen, um die Anzahl von Elektroautos im Vergleich zu Verbrennungsmotoren zu ermitteln, Geschwindigkeitsmessungen durchzuführen und Fahrzeugtypen (Pkw, Lkw usw.) zu bestimmen. Diese Initiative war sehr erfolgreich und führte zu Plänen für weitere KI-basierte Projekte, die alle durch unseren AI Test Drive ermöglicht werden, welcher branchenführende Technologiepartner und ein erfahrenes Beratungsteam nutzt.

Die Erstellung eines Fallbeispiels ist eine der größten Hürden für Datenwissenschaftler, die KI einsetzen möchten. Der Fujitsu AI Test Drive kann dies weitgehend überwinden, indem er modernste KI-Infrastruktur bereitstellt, die Ihnen hilft, Ihre Bedürfnisse zu verstehen, Ihre Daten zu validieren, zu bewerten und die richtige KI-Infrastruktur auszuwählen. Beispielsweise übertrifft die anfängliche Anzahl von 30 Bildern/s für die Erkennung von E-Fahrzeugen bei Verwendung einer Technik der unbeschränkten automatischen Kennzeichenkennung (ALPR) mit OpenVINO™ (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) von unserem Technologiepartner Intel jetzt 5000 Bilder/s.