Verkehrskennzeichnungsdienste für intelligente Stadtanalysen, Fahrzeugerkennung und KI für urbane Mobilität

Städte und Verkehrssysteme sind auf genaue Verkehrsdaten angewiesen, um die Mobilität zu verbessern, die Straßenverkehrssicherheit zu erhöhen und Infrastrukturinvestitionen zu planen. KI-Modelle, die auf kommentierten Verkehrsbildern trainiert wurden, ermöglichen eine automatische Verkehrsüberwachung, Fahrzeugklassifizierung, Fußgängerverfolgung, Stauerkennung und Auffälligkeitserkennung. Zuverlässige Anmerkungen sind unerlässlich, da städtische Umgebungen komplex, dynamisch und ständigen Schwankungen unterliegen. DataVlab bietet Verkehrskennzeichnungsdienste für Smart-City-Plattformen, Verkehrsanalyseunternehmen, ADAS-Forschungsteams, Anbieter von Mobilitätslösungen und Regierungsbehörden an.

Unsere Kommentatoren folgen strukturierten Richtlinien, die Fahrzeugtypen, Bewegungsmuster, Verkehrsteilnehmer, Infrastrukturgrenzen und Szenenkontext definieren. Wir unterstützen Bounding-Boxes, Instanzsegmentierung, Erfassung von Fahrbahnhöhen, Kennzeichnung von Fußgängern und Radfahrern, Klassifizierung von Fahrzeugtypen, Anmerkungen zum Verkehrsfluss, Event-Tagging und zeitstempelorientierte Sequenzkennzeichnung.

Diese Arbeitsabläufe können auf feste Kameras, Mastsensoren, Ampeln, Drohnen, Körperkameras und mobile Plattformen angewendet werden. Die Qualitätskontrolle umfasst eine mehrstufige Überprüfung, die Überprüfung der Übereinstimmung zwischen den Annotatoren, die Validierung der zeitlichen Konsistenz und die Überprüfung der Geometrie komplexer Verkehrsszenen.

Für Städte und Organisationen, die einen strengen Umgang mit Daten benötigen, bieten wir DSGVO-konforme Workflows mit optionalen Anmerkungen, die nur für die EU gelten. Die Verkehrskennzeichnung stärkt urbane Mobilitätsmodelle und ermöglicht eine effizientere Mobilitätsplanung, Echtzeitüberwachung und sicherheitsorientierte Analysen.