Proactief verkeersveiligheid verbeteren met intelligente software

maandag 28 juni 2021

“Verkeersongevallen zijn wereldwijd een vaak voorkomende doodsoorzaak”, vertelt David Homola van Transoft. “Binnen de Europese Unie vallen in het verkeer jaarlijks ongeveer twintigduizend dodelijke slachtoffers. Het ambitieuze doel om het aantal slachtoffers in 2020 te halveren ten opzichte van 2010 is niet gehaald. De EU stelt als doel om in 2050, 0 verkeersdoden te kennen. De traditionele aanpak van het analyseren van ongevallen is dan niet genoeg om dit doel te halen.”

Het TrafxSAFE-systeem van Transoft gebruikt slimme software om camerabeelden van het verkeer te analyseren en kan zo helder inzicht geven in conflictsituaties in het verkeer. Homola: “Het systeem is een cloud-based, on-demand verkeersanalysetool. De software kan gebruikmaken van diverse videobronnen, zoals vaste camera’s of drones. Door middel van kunstmatige intelligentie en machine learning kan het systeem snel alle afzonderlijke weggebruikers in kaart brengen en hun routes inzichtelijk maken. De slimme software detecteert automatisch de bijna-ongevallen en andere gevaarlijke interacties tussen weggebruikers. De resultaten worden overzichtelijk gepresenteerd in een online Safety Dashboard. Steden, gemeenten en verkeerskundigen hebben zo een tool in handen om verkeersdata inzichtelijk te krijgen, van verkeersintensiteit, snelheden, trajectinformatie, veiligheids-‘heatmaps tot afspeellijsten van de meest kritieke bijna-botsingen.”

Verkeer begrijpen

TrafxSAFE is ontworpen om verkeerspatronen te herkennen en te begrijpen. Op deze manier zijn risicosituaties waar ongevallen hadden kunnen ontstaan op te sporen. “Dit levert een beter beeld op dan ongevalsdata”, stelt Homola, “omdat we ook data hebben over bijna-ongevallen, en niet alleen over situaties waarin het in meer of minder ernstige mate daadwerkelijk misging. Met TrafxSAFE hebben we inzicht in situaties die zich voordoen vóórdat een ongeval plaatsvind.”

Het systeem gebruikt hoogstaande computer-vision techniek. Na analyse haalt het systeem automatisch vitale informatie uit de videobestanden. “Dit was eerder een tijdrovend en kostbaar proces, maar is nu toegankelijk voor iedereen en veel efficiënter. Doordat het systeem volledig automatisch werkt, is er ook geen sprake meer van subjectiviteit in de beoordeling van bijna-ongevallen. De software classificeert bijna-ongevallen automatisch in categorieën gebaseerd op ernst en waarschijnlijkheid van een uiteindelijk daadwerkelijk ongeval. Dat maakt de gegevens objectief en representatief. Dat maakt ook een vóór- en na-analyse mogelijk, of een vergelijking met andere kruispunten of verkeerssituaties.”

“Een bijkomend voordeel is het aantrekkelijke kostenplaatje. TrafxSAFE kan bijna elk camerabeeld gebruiken als invoer voor het systeem, en de resultaten worden eenvoudig gestructureerd gepresenteerd in het dashboard, zodat verkeerskundigen of wegbeheerders de resultaten zelf kunnen interpreteren. Het is wel noodzakelijk om vooraf goed te bedenken hoe de beelden het beste verzameld kunnen worden, denk bijvoorbeeld aan een goede positie van de camera’s zodat het verkeer zichtbaar is in een optimale kijkhoek. Experts van Transoft ondersteunen bij dit proces.”

Den Haag

Het systeem is onlangs toegepast in Den Haag. “De techniek is daar ingezet om de effecten van infrastructurele wijzigingen op fietsveiligheid te begrijpen”, vertelt Homola. “De studie vond plaats op twee plekken in de stad, beide fietshotspots. Eerst hebben we veertig uur aan data verzameld, overdag. Daar kwam de voor-analyse uit. Met TrafxSAFE hebben we de cruciale gegevens uit de data verzameld, inclusief de trajecten die de fietsers aflegden op de betreffende locaties en scenario’s die veel riskante conflicten lieten zien. Gebaseerd op deze analyse zijn kleine interventies uitgevoerd. Daarna volgde een na-analyse, van wederom 40 uur videobeelden overdag, om de effectiviteit van de interventies te meten.”

Privacy

“Het waarborgen van privacy is uiterst belangrijk en altijd een vraagstuk”, aldus Homola. “Dat spitst zich toe op twee onderwerpen: hoe maak je de data anoniem, en waar verwerk je de data? Om de data te anonimiseren kennen we verschillende methodes, van het wazig maken van gezichten en kentekens tot het aanpassen van elk bewegend object in een zwart vierkant, zodat je eigenlijk alleen vierkantjes ziet bewegen. De klant bepaalt uiteindelijk de gekozen benadering.”

“Op dit moment gebruikt de software servers in Canada om data te verwerken. We zijn wel bezig om dit proces voor klanten binnen de EU te verplaatsen naar Europese servers, omdat klanten dit toch vaak prettiger vinden én omdat het niet altijd toegestaan is om data van binnen de EU naar buiten de EU te verplaatsen.”