Oslo, 13. Oktober 2023. 89 Nationalstraßentunnel in Norwegen nutzen die automatische Unfallerkennung (AID), um das Zentralamt für Verkehr VTS automatisch über auftretende gefährliche Zwischenfälle zu informieren. Ungefähr 90 Prozent der Meldungen, die das VTS erhält, erweisen sich als Fehralarm. Das wird sich jetzt ändern. Der Automatisierungsingenieur Marius Opheim und Erling Drangsholt von der Straßenverkehrszentralen der norwegischen öffentlichen Straßenverwaltung Statens vegvesen haben kürzlich ein Pilotprojekt „KI zur Verbesserung von AID-Systemen“ zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Skansen-Tunnel in Trondheim gestartet – mit erstaunlichen Ergebnissen.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Vorfallmeldung in Tunneln biete eine beeindruckende Genauigkeit, teilt Statens vegvesen mit. „Nach der Testwoche im Juni haben wir sehr positive – und etwas überraschende – Ergebnisse erhalten“, erklärt Marius Opheim.

Heutige AID-Systeme erkennen nur Veränderungen im Bild, nicht, um welche Veränderung es sich handelt. Daher kann das System Schatten und Gegenlicht fälschlicherweise als unbekannte Elemente interpretieren und falsche Warnungen aussenden und schreit ständig „Wolf, Wolf“.

„Im Moment arbeitet das AID-System gegen uns, nicht für uns. Damit uns das System mehr hilft als belastet, müssen wir die Zahl der Fehlalarme reduzieren“, so VTS-Betreiber Drangsholt. Die Videoausrüstung in norwegischen Tunneln stamme oft aus dem Baujahr. Das mag der Grund dafür sein, dass die heutigen AID-Systeme bei weitem nicht genau genug sind.

„Wir wollten untersuchen, ob der Einsatz von KI dazu beitragen kann, die Anzahl der Fehlermeldungen zu reduzieren. Darüber hinaus wollten wir die Möglichkeit prüfen, möglichst viele der vorhandenen technischen Geräte wiederzuverwenden. „Die Ergebnisse, die uns nach der Testwoche blieben, waren überwiegend positiv“, so Opheim.

In einem zufälligen Zeitraum von sieben Tagen waren mit dem alten System knapp zehn Prozent der Erkennungen in der Kategorie „angehaltene Fahrzeuge“ echte Vorfälle. Nach der Einführung der KI hatte das System eine tatsächliche Erkennungsrate von 90 Prozent. Bei den restlichen zehn Prozent handelte es sich um Erkennungen langsam fahrender Autos im Berufsverkehr morgens und nachmittags. Das System erkannte, dass Autos stillstanden, interpretierte den Stillstand jedoch fälschlicherweise als Zeichen einer Störung. Das sei etwas, das das KI-Modell trainieren müsse, um es richtig interpretieren zu können, erklärt Drangsholt.

Der Grund für den deutlichen Rückgang der Zahl der Fehlalarme ist noch ungewiss. Aber der Test brachte andere wichtige Erkenntnisse: „Es wurde kein einziger Alarm durch Gegenlicht oder Schatten ausgelöst. Damit ist es uns gelungen, die häufigste Ursache für Fehlermeldungen vollständig zu beseitigen. Wenn es uns gelingt, unsere Ergebnisse in anderen Tunneln zu reproduzieren, könnte der Einsatz von KI für AID bahnbrechend für die Tunnelsicherheit sein“, erklärt Opheim

AID arbeitet mit Kameras im Tunnel, die Videos an einen Server senden, der Objekte, Fahrzeuge und Fußgänger analysiert und definiert. Wenn eine mögliche Gefahr erkannt wird, sendet das System ein „Popup“-Bild mit einem direkten Videostream an VTS. Anschließend überprüfen die Betreiber, ob der Vorfall tatsächlich vorliegt, und leiten gegebenenfalls Maßnahmen ein.