Paper zu Verkehrszeichendetektion und -klassifikation auf dem Cover von „Data“
Das Paper über Verkehrszeichendetektion und -klassifikation auf dem österreichischen Straßenverkehrszeichendatensatz aus dem 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗸𝘁 𝗦𝗮𝗳𝗲𝗦𝗶𝗴𝗻 ziert das Cover des Fachjournals Data.
Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme basieren auf der automatischen Erkennung von Verkehrszeichen. Heutzutage übertreffen Deep-Learning-Methoden andere Ansätze in Bezug auf Genauigkeit und Verarbeitungszeit; sie benötigen jedoch große und gut kuratierte Datensätze für das Training. In diesem Beitrag stellen wir den Austrian Highway Traffic Sign Data Set (ATSD) vor, einen umfassenden, annotierten Datensatz mit Bildern fast aller Verkehrszeichen auf österreichischen Autobahnen im Jahr 2014 und entsprechenden Bildern der kompletten Verkehrsszenen, in denen sie enthalten sind. Insgesamt besteht der Datensatz aus fast 7500 Szenenbildern mit mehr als 28.000 detaillierten Annotationen von mehr als 100 verschiedenen Verkehrszeichenklassen. Der Datensatz deckt verschiedene Umgebungen ab, von städtischen über ländliche bis hin zu bergigen Gebieten, und enthält viele Bilder, die in Tunneln aufgenommen wurden. Darüber hinaus evaluieren wir modernste Verkehrszeichendetektoren und Klassifikatoren auf ATSD, um Grundlagen für zukünftige Experimente zu schaffen. Der Datensatz und unsere Basismodelle sind online frei verfügbar.
Projekt SafeSign
Die Arbeiten wurden im Projekt SafeSign (FFG IdeenLab 4.0, 879320) sowie aus Mitteln des Strategischen Wirtschafts- und Forschungsprogrammes „Innovatives OÖ 2020“ vom Land OÖ gefördert. Die RISC Software GmbH ist Teil des Netzwerkes der UAR (Upper Austrian Research).
Ziel des Forschungsprojektes “SafeSign” war, maximale Sicherheit autonomer Systeme zu gewährleisten und Vertrauen in die Künstliche Intelligenz zu erhöhen. Die RISC Software evaluierte dazu die technischen Methoden. Der Projektpartner Johannes Kepler Universität stellte sicher, dass die Forschung und Entwicklung auf Grundlage von ethischen Prinzipien erfolgt und das System letztendlich ethische Kriterien umsetzt. Der Partner ASFINAG bringt konkrete Anforderungen von österreichischen Straßenerhaltern ein. Die gewonnenen Daten wurden österreichischen Unternehmen im Bereich Mobilität, Straßeninfrastruktur und autonomem Fahren zur Verfügung gestellt. Damit soll eine starke Basis für weitere Entwicklungen gelegt werden – wie unter anderem Verkehrszeichen, die für Mensch und Maschine gleichermaßen lesbar sind.
Details zum Projekt
- Projekt-Kurztitel: SafeSign
- Förderschiene: Ideen Lab4.0 – Ausschreibung 2019
- Projektpartner*innen:
- Autobahnen- und Schnellstraßen-Finanzierungs-Aktiengesellschaft (ASFINAG)
- Johannes Kepler Universität Linz (JKU)
- RISC Software GmbH
- Budgetvolumen (gesamt): 141.341 EUR
- davon Förderung (gesamt): 113.072 EUR (= 80%)
- Laufzeit: 01.03.2020 – 31.08.2021
Ansprechperson
Dr. Michael Giretzlehner
Head of Research Unit Medical Informatics