Deutsch Der Personen- und Lastverkehr auf Basis von fossilen Brennstoffen bewirkt eine immense lokale CO₂-Emission. Aber auch Fahrzeuge mit elektrischem Antrieb tragen bei aktuellem Strommix zu den Treibhausgasen und dadurch zur Klimakrise bei. Um den Stadtverkehr in Hinblick auf Abgase optimaler gestalten zu können, müssen unweigerlich Verkehrsmessungen durchführt werden. Dadurch können Hauptverkehrswege erschlossen werden und im weiteren Sinn kann auf genau diesen die öffentlichen Verkehrsmittel ausgebaut werden. Eine kostengünstige und mobile Messstation an Ampeln oder anderen markanten Punkten in der Stadt würde eine enorme Erleichterung für eine zukünftige Stadtverkehrsplanung mit sich bringen. Genau hier soll die Diplomarbeit ansetzen.

Commean erleichtert das Erfassen und Veranschaulichen von Verkehrsaufkommen in einer Stadt. Mithilfe eines Einplatinencomputers wird das Bild datenschutzgerecht verarbeitet und anschließend ohne personenbezogenen Daten an den Server gesendet. Durch das Anonymisieren der Daten ist es möglich den Verkehrsfluss zu verfolgen, jedoch nicht eine einzelnen Personen. Die gesammelten Daten werden anschließend für die die Analyse von Verkehrsaufkommen und Verkehrsfluss an einen Server weitergeleitet. Auf einer Webseite werden anschließend die Daten anhand von Graphen und einer Karte mit allen eingezeichneten Kreuzungen dargestellt.

Unser Projekt wird bearbeitet und erstellt an der HTL Mössingerstraße

Dieses Projekt wird gemeinsam mit einem Wirtschaftspartner durchgeführt:

English Traffic around the city produces a lot of greenhouse gas emissions. To reduce traffic jams and optimize the traffic flow, data is needed. This data is collected at many places around the city. Furthermore, this data can be used to improve public transport so that more people can use it on their daily commute effectively. Those metering stations need to be cost-effective, as many of them are needed. This problem is tackled by our thesis.

Commean helps to get an overview of the current traffic situation. A camera is connected to an SBC (Single Board Computer), which processes the Videostream in a privacy-friendly way. So it is possible to analyze, which roads are most frequently used, but it is not possible to track individuals. All data is then sent to a server and processed there. The level of traffic and the traffic flow is analyzed there. Finally, all collected data is presented on a website, with a map of the city. On it, it is possible to select the desired traffic light and view the traffic flow.

Übersicht

construction Diplomarbeit | Hardware

Diplomarbeit | Hardware

Die Diplomarbeit kann hardwaremäßig grob in drei Zuständigkeitsbereiche unterteilt werden. Einmal die eigentliche Messstation an der Ampel, welche im Prinzip aus dem Einplatinencomputer und der Kamera besteht.

Der zweite Bereich betrifft die Übertragung zwischen Messstation und Server. Die Übertragung ist modular und kann sowohl über LoRa als auch über LTE/5G erfolgen.

Schließlich landen alle gesammelten Daten bei einem zentralen (virtuellen) Server, welcher diese dann verarbeiten soll.

code Diplomarbeit | Software

Diplomarbeit | Software

Im Prinzip ist die Unterteilung der Software, der Hardware entsprechend. Am Einplatinencomputer (SBC - Single Board Computer) wird der Videostream der Kamera verarbeitet. Zum Erkennen & Klassifizieren der Fahrzeuge wird ein Neuronales Netzwerk verwendet. Anschließend werden die Fahrzeuge noch gezählt und die gesammelten Daten übertragen.

Am Server dann werden die Daten verarbeitet und gespeichert. Schließlich werden sie dann grafisch aufbereitet auf einer Website angezeigt.

Details

construction Diplomarbeit | Stefan Pisjak

Fahrzeugerkennung & -klassifizierung

Die Fahrzeug werden mit Hilfe von einem neuronalen Netzwerk (YOLO) erkannt und klassifiziert. Jedoch weißt das neuronale Netzwerk nicht, wohin sich die einzelnen Fahrzeuge bewegen. Deshalb würde ohne weitere Verarbeitung der Daten, das neuronale Netzwerk denken, dass es sich immer um ein neues Fahrzeug handelt.

Damit dass nicht passiert, werden verschiedenste Algorithmen, wie der optische Fluss, Feature Matching (ORB) oder Regression verwendet, um die Position im nächsten Frame vorherzusagen.

code Diplomarbeit | Luca Nachbar

Frontend

Damit die gesammelten Daten auch einen Nutzen haben, werden diese auf einer Website für alle Bürger*innen dargestellt. Auf einer Karte können die einzelnen Nodes eingesehen werden.

Für jede Node wird der aktuelle Verkehr angezeigt. So kann auf einen Blick erkannt werden, wie die Verkehrssituation gerade aussieht.

code Diplomarbeit | Luca Nachbar

Backend

Das Backend hat zwar keine grafische Repräsentation, jedoch ist es ein integraler Teil der Diplomarbeit. Als Datenbank wird PostgreSQL und als Framework Spring verwendet. Das Backend hat eine API, über welche die einzelnen Node sich zuerst anmelden und dann registrieren können.

Weiters liefert das Backend die Daten für das Frontend bereits im GeoJSON-Format, was dem Frontend ermöglicht die Positionen auf der Karte einfach darzustellen, ohne die Daten in einem eigenen Datenformat verarbeiten zu müssen.

Das Backend wurde mit Hilfe von OpenAPI dokumentiert. Dadurch kann unter anderem die API über ein Webinterface debugged werden.