{"id":16812,"date":"2017-03-02T08:35:02","date_gmt":"2017-03-02T07:35:02","guid":{"rendered":"https:\/\/news.save.ch\/?p=1491"},"modified":"2023-03-14T09:01:06","modified_gmt":"2023-03-14T08:01:06","slug":"sicher-navigieren-bei-baustellen","status":null,"type":"post","link":"https:\/\/news.save.ch\/de\/sicher-navigieren-bei-baustellen\/","title":{"rendered":"Sicher navigieren bei Baustellen"},"content":{"rendered":"<div class=\"fhg-grid fhg-content-article\">\n<article>\n<div class=\"row\">\n<div class=\"fhg-grid-item fhg-grid-2-1 fhg-inline-image\">\n<div class=\"fhg-content fhg-richtext\">\n<figure id=\"attachment_1492\" aria-describedby=\"caption-attachment-1492\" style=\"width: 680px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-1492\" src=\"http:\/\/develop.safety-plus.ch\/wp-content\/uploads\/2017\/03\/Fraunhofer_Navigation.jpg\" alt=\"\" width=\"680\" height=\"415\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1492\" class=\"wp-caption-text\">Auf dem Weg zum automatisierten Fahren: Eine Kamera liest w\u00e4hrend der Fahrt Bilder und Informationen zu Hinweisschildern, Fahrspurinformationen oder von LED-Verkehrszeichen heraus.<br \/>\u00a9 Foto Fraunhofer IAIS<\/figcaption><\/figure>\n<p>Baustellen zu navigieren ist eine Herausforderung f\u00fcr automatisierte Fahrzeuge: Weil sich in der Regel Fahrspuren verengen, Staus entstehen und Fahrer oftmals unsicher oder gestresst reagieren, kommt es h\u00e4ufiger zu Unf\u00e4llen. Die Systeme der automatisierten Fahrzeuge sind zudem \u00fcberfordert von der komplexen Situation: Alte und neue Fahrbahnmarkierungen \u00fcberlagern sich, begrenzende Baken und Leitkegel sind von der Sensorik schwer zu erfassen. Die Schilder enthalten unterschiedliche Informationen zu erlaubter Geschwindigkeit oder dem Verlauf der Spuren.<\/p>\n<h4>Mit Deep Learning Muster schneller und effizienter erkennen<\/h4>\n<p>\u00bbUnsere Technologie erm\u00f6glicht es einem System, auch Schilder dieser Art mit hoher Treffsicherheit zu lesen\u00ab, erkl\u00e4rt Stefan Eickeler, zust\u00e4ndig f\u00fcr das Thema Objekterkennung am <a href=\"https:\/\/www.iais.fraunhofer.de\/\">Fraunhofer-Institut f\u00fcr Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS<\/a> im deutschen Sankt Augustin. Die Informationen werden semantisch verarbeitet, inhaltlich verstanden und zur weiteren Verarbeitung verf\u00fcgbar gemacht. \u00bbMit Deep Learning \u2013 einer Schl\u00fcsseltechnologie f\u00fcr die Zukunft der Automotive Branche \u2013 bringen wir der Software bei, die klassischen Muster schneller und effizienter zu erkennen.\u00ab<\/p>\n<p>So k\u00f6nnen k\u00fcnftig \u00fcber das Zusammenspiel von Navigationsger\u00e4t und Bordcomputer anders ausgewiesene Autobahn-Ausfahrten auf Baustellen korrekt angesagt, Abst\u00e4nde zu anderen Fahrzeugen optimal bemessen und die Geschwindigkeit rechtzeitig angepasst werden. \u00bbWas beim assistierten Fahren in K\u00fcrze schon f\u00fcr Entspannung und mehr Sicherheit beim Fahren sorgen k\u00f6nnte, soll auf lange Sicht auch von ganz alleine funktionieren: Dann werden automatisierte Fahrzeuge eigenst\u00e4ndig reagieren\u00ab, erl\u00e4utert Eickeler.<\/p>\n<h4>Die Zukunftsvision: Kamera ersetzt zahlreiche Sensoren<\/h4>\n<p>Zum Einsatz kommt dabei eine Automotive-Kamera, die derzeit 20 bis 25 Bilder pro Sekunde liefert. Direkt w\u00e4hrend der Fahrt werden diese Bilder analysiert und Informationen zu Hinweisschildern, Fahrspurinformationen oder von LED-Verkehrszeichen herausgelesen und bearbeitet. Eine Zukunftsvision ist, dass diese Kamera k\u00fcnftig als prim\u00e4re Schnittstelle fungiert und so auf eine Vielzahl an Sensoren verzichtet werden kann.<\/p>\n<p>Auf der <a href=\"http:\/\/www.cebit.de\/\">CeBIT <\/a>in Hannover vom 20. bis 24. M\u00e4rz 2017<b>\u00a0<\/b>stellt das Fraunhofer IAIS in einem virtuellen Rundgang mehrere Projekte im Bereich Big Data und Machine Learning vor \u2013 unter anderem zu den Themen \u00bbAutomatisiertes Fahren im Baustellenbereich\u00ab, \u00bbDigitale Assistenten und Echtzeit-Empfehlungssysteme\u00ab oder \u00bbWissensgraphen f\u00fcr datengetriebene Gesch\u00e4ftsmodelle\u00ab.<\/p>\n<p>Text: IAIS<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n<div class=\"fhg-grid fhg-content-article\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Baustellen zu navigieren ist eine Herausforderung f\u00fcr automatisierte Fahrzeuge: Weil sich in der Regel Fahrspuren verengen, Staus entstehen und Fahrer oftmals unsicher oder gestresst reagieren, kommt es h\u00e4ufiger zu Unf\u00e4llen. 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