Messung des Parkdrucks durch automatisierte Analyse von Satelliten- und Luftbildern

Die meisten Autos werden nicht in Garagen, sondern auf der Straße abgestellt. Im Zuge verdichteter Wohngebiete und einer wachsenden Anzahl von PKW pro Haushalt kann das zum Problem werden. In vielen Stadtgebieten hat man schon heute das Gefühl, dass es deutlich mehr Fahrzeuge als Stellplätze gibt.

Will eine Kommune hier regulierend eingreifen und zum Beispiel Bewohnerparken verordnen, muss zunächst eindeutig der Parkdruck nachgewiesen werden. Es müssen also Daten erhoben werden, ob auf einem bestimmten Straßenabschnitt tatsächlich ein so hoher Stellplatzbedarf ist, dass ein Eingriff in den öffentlichen Straßenraum gerechtfertigt ist. In der Regel erfolgt dieser Nachweis mit personalintensiven Beobachtungen und aufwändigen manuellen Zählungen vor Ort.

Im Rahmen eines Eigenforschungsprojektes entwickelten wir eine Software zur automatisierten Analyse des Parkdrucks mit Hilfe von Luftbildern. Kommunen sollten so in die Lage versetzt werden rasch zu prüfen, wo hoher Parkdruck vorherrscht, um regulative Maßnahmen in die Wege leiten zu können. Darüber hinaus konnten die Daten genutzt werden, um festzustellen, wie viele Autos auf den Straßen einer Stadt abgestellt werden.

Das Vorgehen folgte einem zweistufigen Verfahren: In einem ersten Schritt wurden Straßenkarten in GIS-Systemen abgebildet und die vorhandenen Stellplätze wurden manuell kartiert. In einem zweiten Schritt wurden Luftbilder eingeladen, die von Satelliten oder Drohnen stammen. Dabei erkannte ein KI-Algorithmus die Anzahl und Position der parkenden Fahrzeuge. Die technische Herausforderung lag in der exakten Detektion der Fahrzeuge, die aus großer Höhe nur schwer als solche zu erkennen sind. In technischer Hinsicht nutzten wir Deep-Learningverfahren, die auf dem Keras Framework basieren und auf TensorFlow ausgeführt wurden. Für die detaillierte Objekterkennung erweiterten wir das neuronale Netzwerk und integrieren eigene C-Funktionen und externe Python-Bibliotheken.

Projektpartner: Stadt Aalen, Stadt Karlsruhe