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Mustererkennungsalgorithmus erkennt, wenn Fahrer telefonieren
Einigen Schätzungen zufolge verwenden 85 Prozent der Fahrer in Amerika am Steuer ein Mobiltelefon. Die National Highway Traffic Safety Administration schätzt, dass tagsüber 5 Prozent der Autos von Menschen gefahren werden, die telefonieren.
Das sind keine guten Nachrichten. Es dauert ungefähr fünf Sekunden, um eine Telefonnummer zu wählen, in der ein Auto, das mit 60 Meilen pro Stunde fährt, 140 Meter zurückgelegt hat. Und laut dem Virginia Tech Transportation Institute sind an fast 80 Prozent der Unfälle Fahrer beteiligt, die in den drei Sekunden vor dem Ereignis nicht aufgepasst haben.
Man muss kein Genie sein, um herauszufinden, dass die Nutzung eines Mobiltelefons während der Fahrt die Wahrscheinlichkeit eines Unfalls erheblich erhöht. Deshalb untersuchen verschiedene Forschungsteams Möglichkeiten, Autofahrer am Telefon zu erkennen und vor der erhöhten Gefahr zu warnen.
Heute zeigen Rafael Berri von der Santa Catarina State University in Brasilien und ein paar Freunde ihre Herangehensweise an das Problem, indem sie eine kleine Dashboard-Kamera verwenden, die nach verräterischen Anzeichen dafür sucht, dass der Fahrer telefoniert.
Ihr Ansatz ist relativ einfach. Berri und Co weisen darauf hin, dass Autofahrer während der Fahrt normalerweise die Straße vor sich absuchen, aber wenn sie telefonieren, neigen sie dazu, ihren Blick geradeaus zu richten. Das bedeutet, dass eine Dashboard-Kamera vor dem Fahrer gut positioniert ist, um die Nutzung von Mobiltelefonen zu erkennen.
Ihr System verarbeitet die Bilder dieser Kamera in drei Schritten. Zuerst lokalisiert es den Fahrer und schneidet das Bild zu, um nur das Gesicht und den Bereich auf jeder Seite des Gesichts zu zeigen. Die Idee ist, die Hände des Fahrers zu sehen, wenn sie beim Telefonieren neben dem Ohr angehoben werden, wenn sie ein Mobiltelefon halten.
Als nächstes identifiziert es alle Hautpixel im Bild und bewertet die Position dieser Pixel. Anschließend wird das Bild in Bereiche unterteilt, die Gesicht und Hände zeigen. Schließlich bewertet es die Wahrscheinlichkeit, dass der Fahrer gerade telefoniert, und gibt eine entsprechende Warnung aus.
Berri und Co. haben ihren Algorithmus in Echtzeit an einer Reihe von fünf Videos eines Fahrers getestet, die mit einer Dashboard-Kamera mit 15 Bildern pro Sekunde und einer Auflösung von 320 x 240 Pixel aufgenommen wurden. Jedes Video ist in Zeiträume von drei Sekunden unterteilt und diese werden danach klassifiziert, ob der Fahrer ein Telefon benutzt oder nicht.
Das Team identifizierte eine Reihe von Situationen, in denen die Genauigkeit des Algorithmus dramatisch abfällt. Zum Beispiel, wenn Sonnenlicht direkt auf die Haut des Fahrers fällt und besonders kontrastreiche Bilder entstehen.
Aber sie sagen, dass es im Allgemeinen gut funktioniert. Zeiträume von drei Sekunden wurden in 87,43 Prozent der Fälle korrekt klassifiziert, sagen Berri und Co.
Was genau dieses System tun würde, um den Fahrer zu warnen, ist noch nicht klar. Es könnte zum Beispiel Warngeräusche erzeugen, die ein Gespräch übertönen könnten. Und natürlich müsste es wissen, ob sich das Auto bewegt oder nicht.
Eine umfassendere Frage ist, ob ein solches System Fahrer tatsächlich daran hindern würde, Telefonate zu führen. Es ist nicht schwer vorstellbar, dass Fahrer ungeachtet der Warnungen, die sie erhalten, weiterhin Anrufe tätigen. Es ist auch nicht schwierig, sich Möglichkeiten vorzustellen, wie man einen solchen Algorithmus zum Beispiel mit Handschuhen täuschen kann.
Und eine entscheidende Frage für die Hersteller ist, ob jemand ein Auto kaufen würde, das sie auf diese Weise ausspioniert. Wenn nicht, ist es schwer zu sehen, dass ein System wie dieses viel Zugkraft gewinnt.
Ein besserer Ansatz könnte darin bestehen, Wege zu finden, die Fahrer davon zu überzeugen, dass die Verwendung eines Mobiltelefons während der Fahrt das Unfallrisiko erheblich erhöht, und sie davon zu überzeugen, entweder anzuhalten oder den Anruf später zu tätigen.
Keine leichte Aufgabe, aber eindeutig eine, die es wert ist, weiterverfolgt zu werden.
Ref: arxiv.org/abs/1408.0680 : Ein Mustererkennungssystem zur Erkennung der Nutzung von Mobiltelefonen während der Fahrt