26% der tödlichen Verkehrsunfälle in Norwegen werden von technischen Problemen am Fahrzeug verursacht [1] und ungeeignete oder abgenutzte Reifen werden immer wieder als einer der häufigsten Gründe dafür angeführt. Jahr für Jahr kommt es so zu Todesfällen, die vermieden werden könnten, würde man beispielsweise LKWs mit gefährdendem Reifenzustand rechtzeitig erkennen. Das norwegische Unternehmen Norsk Datateknikk entwickelt deshalb jetzt in Zusammenarbeit mit PCB Arts eine Lösung für die norwegische Regierung: Durch in der Straße installierte Kamerasensoren werden LKW-Reifen mithilfe von künstlicher Intelligenz und EdgeKit in Echtzeit überprüft.
Für das Projekt werden acht Kameras vor einer Kontrollstation bei Trondheim in die Straße eingelassen. Mit 90 Bildern pro Sekunde erfassen sie jedes Fahrzeug, das die Sensoren passiert. Währenddessen analysiert EdgeKit am Straßenrand die entstehenden Bilder mithilfe von Edge Computing - das heißt, kürzere Datenwege und somit sehr viel schnellere Verarbeitung als bei herkömmlichen Lösungen, und mehr Datensicherheit. Fotos ohne Abbildungen von LKW-Reifen werden umgehend aussortiert. Die verbleibenden Bilder durchlaufen eine Kategorisierung durch ein neuronales Netzwerk, um Merkmale wie Sommer- und Winterreifen, Schneeketten, übermäßigen Reifenverschleiß oder einseitigen Verschleiß zu identifizieren, was auf ungleichen Luftdruck hinweisen kann. So lassen sich LKWs mit einem erhöhten Risikofaktor identifizieren und den Fahrern kann signalisiert werden, dass eine weitere Kontrolle notwendig ist, statt wie bisher alle Fahrzeuge anhalten und händisch untersuchen oder mit Stichproben arbeiten zu müssen.
EdgeKit befindet sich nun seit einigen Monaten in einem beheizten Schaltschrank am Rand der Straße, geschützt vor Eis, Schnee und Stürmen. Norsk Datateknikk erzählte uns, dass sie umfangreich nach Mikrocomputern für ihr Projekt gesucht hatten, die meisten Anbieter allerdings überlicherweise mit vorläufigen Angeboten auf Anfrage arbeiten. Das machte es schwierig, Preise für spezielle Anforderungen zu vergleichen. EdgeKit hingegen bietet eine Live-Berechnung der entstehenden Kosten aller individuell zusammenstellbaren Konfigurationen. Außerdem unterstützt EdgeKit seine Nutzer bereits bei der Auswahl der optimalen Lösung, sowie während und auch langfristig nach der Installation.
Haben Sie Fragen zu diesem Projekt oder zu unseren Edge-AI Lösungen für Ihr eigenes Projekt? Wir freuen uns auf Ihre Anfrage!
Quellen
[1] https://www.motor.no/dekk-trafikksikkerhet-vinterdekk/noen-dekk-er-sa-ekstremt-darlige/104215