JKU testet Warnsystem für Fußgänger in Linzer Straßenbahn
Mona Hopfinger
In Linz startet diese Woche die Testphase für ein intelligentes Sicherheitssystem. Forschende der Johannes Kepler Universität wollen mit einem speziellen Sensor gefährliche Situationen zwischen Fußgängern und öffentlichen Verkehrsmitteln frühzeitig erkennen.
Ein Forschungsteam der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) arbeitet an einer neuen Technologie, die die Sicherheit von Fußgängern im städtischen Verkehr erhöhen soll. Diese Woche beginnt in der Landeshauptstadt die praktische Erprobung des Systems.
Die Abteilung Intelligente Transportsysteme unter der Leitung von Univ.-Prof.in Dr.in Cristina Olaverri-Monreal entwickelt im Rahmen des EU-Projekts OptiPEx ein System, das gefährliche Situationen zwischen Fußgängern und öffentlichen Verkehrsmitteln rechtzeitig erkennen und davor warnen soll. Das Projekt wird vom Horizon-Europe-Programm der Europäischen Union finanziert.
LiDAR-Sensor statt Kamera im Einsatz
Für die Datenerhebung wird auf einer Straßenbahn in der Linzer Innenstadt ein LiDAR-Sensor montiert. Anders als eine Kamera nimmt dieser Sensor keine Fotos, Videos, Gesichter oder Kennzeichen auf. Stattdessen misst er ausschließlich Distanzen zu Objekten und erstellt daraus sogenannte Punktwolken.
Die nicht personenbezogenen Messdaten werden verwendet, um allgemeine Bewegungsmuster, Abstände, Geschwindigkeiten und Annäherungssituationen im Verkehrsraum wissenschaftlich auszuwerten. Die Informationen dienen nicht der Überwachung einzelner Personen, sondern der Entwicklung von Algorithmen zur besseren Erkennung kritischer Situationen.
Linz Linien stellen Fahrzeug zur Verfügung
Die Linz Linien unterstützen das Forschungsvorhaben der JKU und stellen ein Fahrzeug für den Messaufbau bereit. Das Unternehmen begründet die Kooperation mit dem zentralen Anliegen, die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer zu gewährleisten. Mit der Bereitstellung des Fahrzeugs leisten die Linz Linien einen Beitrag zur Entwicklung innovativer Sicherheitslösungen im öffentlichen Verkehr, ohne dass personenbezogene Bilddaten erhoben werden.
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