Die Erfassung detaillierter Verkehrsinformationen bildet die Grundlage intelligenter Transportsysteme. Der Transportsektor verfügt über eine Vielzahl nutzbarer Videos und Bilder und bietet somit optimale Anwendungsbedingungen. Künstliche Intelligenz (KI) hat in relativ einfachen Anwendungsbereichen wie der Kennzeichenerkennung, der Identifizierung von Fahrzeugmerkmalen und der Auswertung von Verkehrsstatistiken bereits ein vergleichsweise stabiles Niveau erreicht. Betrachtet man jedoch die Erfassung von Ereignissen im Detail, zeigen sich weiterhin erhebliche Herausforderungen.
Bei der Betrachtung verschiedener Anwendungsszenarien zeigt sich, dass das System weiterhin stark von der Modellanpassung abhängt und daher nicht ausreichend generalisierbar ist. Beispielsweise ist es schwierig, Ereignisse mit wenigen Stichproben, wie Rauch, Feuer oder die Streuung eines Objekts, zu erkennen.
Die Verbesserung der Erkennungsleistung von Algorithmen in anspruchsvollen Szenarien ist eine schwierige Aufgabe. Beispielsweise ist die Erkennungsleistung in Situationen mit schlechten Lichtverhältnissen und geringer Sichtqualität, wie dichtem Nebel, Dunst oder starkem Regen – also genau dort, wo eine präzise Wahrnehmung besonders wichtig ist – recht schlecht.
Darüber hinaus ist die Technologie grundlegend datenabhängig und benötigt daher eine große Anzahl annotierter und Trainingsinstanzen.
Die Implementierung von Großmodelltechnologien kann die Engpässe bei der Verkehrserkennung teilweise beheben. Große Modelle sind vielseitiger, genauer und effizienter. Durch Wissensdestillation können kleine Modelle das vortrainierte Wissen großer Modelle nutzen und so feinabgestimmt und direkt für die jeweilige Aufgabe eingesetzt werden. Dadurch weisen kleine Modelle eine bessere Generalisierungsfähigkeit für unbekannte Daten und neue Aufgaben auf. Gleichzeitig wird ihre Datenabhängigkeit deutlich reduziert. Dank Funktionen wie Wissenstransfer und selbstüberwachtem Lernen lassen sich die Algorithmen beschleunigen und einsatzbereit machen, wodurch eine präzise Erkennung aller Elemente in verschiedenen Szenarien erreicht wird.
Durch den Einsatz von KI-Technologie kann intelligentes Transportwesen eine umfassende, allumfassende und permanente Wahrnehmung von Menschen, Fahrzeugen, Straßen und der Umwelt ermöglichen. Das städtische Verkehrssystem erfasst die grundlegenden Verkehrsmuster im Straßennetz sowie deren charakteristische Regeln und schafft so ein neuartiges, digitalisiertes, vernetztes, visualisiertes und intelligentes Straßenverkehrsmanagementmodell, das die Grundlage für ein fortschrittliches städtisches Verkehrsmanagement bildet.
Durch die Nutzung des Konzepts „eine Datei pro Straße/Grundstück, eine Datei pro Fahrzeug und eine Datei pro Person“ wurde eine individualisierte Management- und Kontrollplattform zur Stärkung der Entscheidungsfindung entwickelt. Diese Plattform dient der Innovation von Anwendungen zur Befähigung von Unternehmen im Transportsektor und seinen verwandten Branchen. Sie trägt zur Steigerung der Effizienz des Straßenverkehrs, zur Effektivität der Strafverfolgung außerhalb des Betriebsgeländes, zur Reduzierung von Unfällen und zur Beseitigung potenzieller Gefahren bei.
Durch Datenaustausch und die Stärkung der unternehmerischen Kompetenzen fördert es abteilungsübergreifende, kollaborative Innovationsanwendungen im gesamten Verkehrssektor. Dies ermöglicht eine enge Zusammenarbeit der Verkehrsteilnehmer und die Realisierung einer präzisen Verkehrsführung in Echtzeit, einer dynamischen und intelligenten Fahrbahnnutzungsregelung sowie eines langfristig effektiven Sicherheitsmanagements. Darüber hinaus treibt es die Optimierung und Modernisierung traditioneller Transportunternehmen voran, sichert gleichzeitig das gesunde Wachstum aufstrebender Branchen wie intelligenter Vernetzung und autonomem Fahren und stärkt die Entwicklungsmöglichkeiten von Reiseinformationsdiensten.
Die primären Plattformen für die Kernfunktionen sind im Wesentlichen eine computergestützte digitale Straßennetzplattform, eine Plattform zur kognitiven Verkehrsanalyse und eine Plattform zur Entscheidungsfindung mittels Verkehrssimulation. Das Thema intelligenter Verkehr dient der Entwicklung von Anwendungsszenarien wie der Erfassung des städtischen Umfelds, intelligenten Diensten, Prävention und Kontrolle der öffentlichen Sicherheit, Straßenverkehrsmanagement, Betrieb und Instandhaltung kommunaler Einrichtungen sowie intelligenten Reiseerlebnissen.
Die von intelligenten Lichtmasten erfassten Informationen sind ein wesentlicher Bestandteil des städtischen Betriebs und spielen eine entscheidende Rolle beim Aufbau intelligenter Städte. Im Zuge der Weiterentwicklung intelligenter Städte werden intelligente Lichtmasten als Ankerpunkte fungieren und zu den zentralen Steuerelementen des intelligenten Stadtsystems ausgebaut, wodurch der gesamte Ablauf des intelligenten Stadtökosystems erleichtert wird.
Stell dir vor, du gehst die Straße entlang und plötzlich ertönt eine Stimme: „Fahrer von Elektrofahrrädern, bitte Helme aufsetzen!“ Du siehst dich um, kannst aber die Quelle der Stimme nicht entdecken – keine Panik! Schau dir einfach die Laternenmasten in der Nähe an, denn diese Warnung kommt höchstwahrscheinlich von einem intelligenten Laternenmast.
Ausgestattet mit KI können intelligente Lichtmasten automatisch erkennen, ob E-Bike-Fahrer einen Helm tragen und dann über das integrierte Audiosystem Sprachansagen ausgeben. Durch die Integration verschiedener Systeme wie Mobilkommunikation, Beleuchtung, Wetter- und Umweltüberwachung, Informationsverbreitung, Energieverteilung und -teilung sowie Sicherheitsprävention sind intelligente Lichtmasten weit mehr als nur einfache Beleuchtungseinrichtungen – sie haben sich zu einem wahren Multipol-System entwickelt.
Sie ermöglichen diverse innovative Dienste wie intelligente Beleuchtung, 5G-Kommunikation, öffentliche Sicherheit, Umweltüberwachung, intelligente Transportsysteme und intelligente Energieversorgung. Intelligente Lichtmasten haben sich erfolgreich von der reinen Beleuchtungsfunktion herkömmlicher Straßenlaternen hin zu vielfältigen Funktionen entwickelt – durch Hardwareintegration, gemeinsame Nutzung von Masten und die Integration von Software in verschiedene Erfassungsgeräte.
FAQ – Häufig gestellte Fragen
1. Wo und wann findet die CITSE-Konferenz statt?
Die Veranstaltung findet vom 13. bis 15. Mai 2026 im Four XICEC International Conference and Exhibition Center (XICEC) in Xiamen, China, statt.
2. Beschreiben Sie die Skala von CITSE.
Die CITSE ist eine Veranstaltung mit einer Fläche von 40.000 m² und einer Gesamtzahl von über 350 Ausstellern und über 30.000 Fachbesuchern aus aller Welt.
3. Welche Aktivitäten sind inbegriffen?
Diese über 80 Fachforen und Veranstaltungen befassen sich mit den Themen, die im Bereich des intelligenten Transportwesens diskutiert werden müssen.
4. Wie viele Länder und Regionen sind vertreten?
Die Delegierten aus mehr als 80 Ländern und Regionen werden bei der CITSE anwesend sein.
5. Besteht die Möglichkeit einer Zusammenarbeit?
CITSE ist mit mehr als 1.000 Partnern weltweit ein Ort, an dem sich eine Fülle von Möglichkeiten für Geschäftskooperationen, Technologieaustausch und Investitionen eröffnen.
6. An wen kann ich mich wenden, um weitere Informationen zu erhalten?
Wenn Sie mehr erfahren möchten, senden Sie uns bitte eine Nachricht über den Abschnitt „Kontakt“ auf unserer Webseite.
