Dashcams schlauer machen für mehr Verkehrssicherheit

Dashcams sind die Kameras, die auf deinem Armaturenbrett oder an der Windschutzscheibe sitzen und alles aufnehmen, was vor dir passiert. Sie werden hauptsächlich genutzt, um Beweise zu sammeln, falls du in einen Autounfall verwickelt wirst. Klingt toll, oder? Aber hier kommt der Haken: Das meiste Videomaterial, das aufgezeichnet wird, hat eigentlich nichts mit Unfällen zu tun. Stattdessen sitzt es einfach da und wartet darauf, dass jemand auf "löschen" drückt.

Aber was wäre, wenn wir Dashcam-Videos für mehr nutzen könnten als nur, um die Lücken in deinem Gedächtnis nach einer wilden Fahrt zu füllen? Was wäre, wenn wir es nutzen könnten, um dich sicherer auf der Strasse zu halten?

#Warum werden Dashcams nicht voll genutzt?

Die meisten Dashcams zeichnen während deiner Fahrten Stunden von Videos auf. Aber da die meisten davon keine Unfälle beinhalten, werden sie wie der Salat von letzter Woche entsorgt. Also verlieren wir einige potenziell nützliche Daten. Das ist ein häufiges Problem: Wie kann man diese Daten in etwas Nützliches verwandeln, besonders in Bezug auf die Sicherheit?

Hier kommt die Videoanalyse ins Spiel. Durch die Analyse von Dashcam-Aufnahmen können wir potenzielle Gefahren auf der Strasse identifizieren, wie Fussgänger, andere Autos oder sogar Schlaglöcher. Aber es gibt einen Haken: Videos in Echtzeit zu analysieren, ist wie zu fragen, ob deine Oma bei den Olympischen Spielen rennen kann – sie hat einfach nicht die Ressourcen (sorry, Oma!).

#Die grosse Herausforderung der Videoanalyse

Um Videos in Echtzeit zu analysieren, brauchen wir eine Menge Rechenleistung. Das Problem ist, dass die meisten Dashcams nicht so viel Leistung haben. Das ist so, als würde man versuchen, mit einem Zahnstocher Gewichte zu stemmen.

Eine Lösung, an die viele Leute denken, ist, das Video zur Verarbeitung in die Cloud zu senden. Aber das hat seine eigenen Probleme. Stell dir vor, du versuchst, deine Heimvideos in die Cloud zu schicken, während dein Nachbar seine Lieblingssendung streamt. Das Internet könnte langsamer werden, und du würdest länger warten, bis deine Dashcam ein Video verarbeitet hat, als es dauert, um eine Staffel deiner Lieblingsserie zu beenden.

#Nah bei dir: Was ist Edge Computing?

Hier kommt Edge Computing ins Spiel. Anstatt das Videomaterial in die Cloud zu schicken, können wir es direkt hier am Edge verarbeiten – wie bei einem Drucker, den man zu Hause hat, anstatt in die Druckerei zu gehen.

In diesem Fall sind die "Drucker" die Smartphones und Tablets, die die Leute oft mit sich herumtragen. Diese Geräte sind in fast jedem Auto vorhanden, was bedeutet, dass wir ihre Rechenleistung anzapfen können. So können wir die Videodaten analysieren, ohne auf die Cloud warten zu müssen.

#Warum Smartphones und Tablets nutzen?

Smartphones sind überall, und sie haben normalerweise mehr Rechenleistung als eine normale Dashcam. Ausserdem sind sie aufgeladen und bereit mit eingebauten Kameras, was sie perfekt für den Dashcam-Job macht.

Mit einem Smartphone haben wir nicht nur die Computerleistung, sondern können auch die Kamera des Handys als zusätzliche Dashcam nutzen. Es ist wie einen Backup-Quarterback zu haben – immer bereit, wenn der Starter einen schlechten Tag hat.

#Die technischen Herausforderungen

Selbst mit all dieser Power stossen wir auf einige Stolpersteine.

#1. Hohe Arbeitslast

Die Echtzeitanalyse von Videos kann sehr anspruchsvoll sein und erfordert eine schnelle Verarbeitung einer Menge Videodaten. Wenn du versuchst, all diese Arbeit auf nur einem Gerät zu quetschen, ist das so, als würdest du einen vollgepackten Kühlschrank in einen winzigen Schrank stopfen. Das passt einfach nicht.

#2. Gerätvernetzung

Mit mehreren Smartphones im Spiel können wir auf Verbindungsprobleme stossen. Wenn jemand beschliesst, sein Telefon auszuschalten oder der Akku leer ist, kann das alles stören. Es ist wie ein Spiel Stuhlkreis, aber mit Geräten, die einfach nicht mitspielen wollen.

#3. Unterschiedliche Geräteleistungen

Nicht alle Smartphones sind gleich. Einige sind wie schnelle Rennwagen, während andere mehr wie gemütliche alte Limousinen sind. Jedes Telefon hat unterschiedliche Leistungsniveaus, was die Planung der Arbeit etwas kniffliger macht.

#4. Unterschiedliche Videostreams

Wenn du mehrere Kameras benutzt, benötigen die Videostreams unterschiedliche Arten von Analysen. Es ist, als würdest du jonglieren und gleichzeitig einen Tanz koordinieren – herausfordernd, um es milde auszudrücken.

#Die Lösung: Ein intelligentes Videoanalysesystem

Wir bringen ein verteiltes System ein, das Dashcam-Videos in Echtzeit mithilfe dieser Smartphones analysiert. Das System zerlegt die Arbeitslast in handhabbare Aufgaben und verteilt sie auf alle Geräte im Auto. Es ist, als würde man ein Potluck-Dinner organisieren – jeder bringt ein Gericht mit, aber wir stellen sicher, dass niemand versucht, alles selbst zu bringen.

#Hauptmerkmale unseres Systems

1. Effiziente Pipelines

   Das System arbeitet, indem es den Videoanalyseprozess in Schritte zerlegt, die gleichzeitig durchgeführt werden können. Das nennt man Pipelinung. Wenn eine Aufgabe beschäftigt ist, kann eine andere übernehmen, sodass alles reibungslos läuft. Es ist wie eine gut organisierte Küche – viele Köche arbeiten zusammen, ohne sich gegenseitig in die Quere zu kommen.

2. Intelligente Rahmenplanung

   Das System verwendet eine Planungsmethode, die sicherstellt, dass Videorahmen basierend auf der verfügbaren Kapazität den Geräten zugewiesen werden. Anstatt einfach alles auf ein Gerät zu werfen, schauen wir uns an, was jedes Gerät bewältigen kann. Denk daran, wie man Aufgaben basierend auf Fähigkeiten zuteilt – jeder Koch übernimmt den Job, den er am besten kann!

3. Dynamische Steuerung der Bildfrequenz

   Das System überprüft ständig die Ressourcen der Geräte und passt die Bildfrequenz nach Bedarf an. Wenn ein Gerät überlastet wird, kann das System die Bildfrequenz senken, um einen Rückstau zu vermeiden. Wenn es zusätzliche Kapazität hat, kann die Bildfrequenz erhöht werden. Es ist wie das Balancieren deiner Arbeitslast auf einer Party – wenn du bei einem Spiel zu viel Spass hast, solltest du vielleicht langsamer machen, oder wenn die Gäste nach mehr verlangen, lass sie spielen!

#Auf die Probe gestellt

Wir haben dieses System mit Smartphones und einer Dashcam-Simulations-App entworfen und getestet. Diese App ahmt die Funktionalität einer normalen Dashcam nach und ermöglicht es uns zu testen, wie unser System in verschiedenen Szenarien funktioniert, ohne dass jedes Auto echte Dashcams haben muss.

#Wie hat es abgeschnitten?

In unseren Tests hat das System gezeigt, dass es Videos aus zwei verschiedenen Quellen verarbeiten kann, während es eine niedrige Latenz beibehält. Das bedeutet, dass die Warnungen für potenzielle Gefahren fast sofort bereitgestellt werden können – wie Sofortbenachrichtigungen auf deinem Smartphone!

Wir haben auch verschiedene Umgebungen getestet, von stabilen Situationen bis hin zu solchen, in denen Geräte häufig dem System beitreten oder es verlassen. Die Analyse funktionierte effizient, selbst wenn die Leistungsstärke der Geräte variierte.

#Die Vorteile dieses Systems

1. Zusätzlicher Wert aus ungenutztem Videomaterial

   Anstatt das Material ohne Unfälle wegzuwerfen, können wir es nutzen, um die Sicherheit zu verbessern.

2. Echtzeitanalysen mit niedriger Latenz

   Das System ermöglicht eine Echtzeitanalyse, was bedeutet, dass wir Fahrern helfen können, schnell auf potenzielle Gefahren zu reagieren.

3. Eine praktische mobile Lösung

   Das gesamte System funktioniert über mobile Anwendungen, was es für jeden mit einem Smartphone zugänglich macht.

#Gelerntes

1. Leistung des einzelnen Geräts vs. Anzahl der Geräte

   Unsere Tests haben gezeigt, dass die Leistung der einzelnen Geräte einen erheblichen Einfluss auf die Geschwindigkeit hat. Während die Anzahl der Geräte helfen kann, ist es wichtig, ein starkes Hauptgerät für bessere Leistung zu haben.

2. Gerätevernetzung ist wichtig

   Eine solide Verbindung zwischen den Geräten zu halten, ist entscheidend. Ohne sie kann die Leistung leiden, genau wie ein schlechtes WLAN-Signal dein Streaming frustrieren kann.

3. Überlegungen zur Netzwerkbandbreite

   Das System kann erhebliche Bandbreite verbrauchen, wenn Videos übertragen werden, daher nutzt es ein starkes lokales Netzwerk, um Probleme zu vermeiden.

#Ausblick

Wir planen, weitere Verbesserungen am System vorzunehmen. Dazu gehören:

• Auswahl von Analysemodellen nach Gerätetemperatur

Je heisser ein Gerät wird, desto langsamer kann es Daten verarbeiten. Wir können ein System entwickeln, das weniger anspruchsvolle Analysemodelle auswählt, wenn Geräte überhitzt sind.

• Verwerfen überfälliger Frames

Manchmal dauert es zu lange, um Frames zu analysieren, und sie könnten ihr Zeitfenster der Nützlichkeit verpassen. Wir könnten eine Funktion erstellen, um diese veralteten Frames zu verwerfen, um den Prozess schnell und effizient zu halten.

#Fazit

Zusammenfassend ist es nicht nur möglich, Dashcams in intelligente Sicherheitsinstrumente zu verwandeln – es passiert bereits! Indem wir Smartphones und Tablets als Teil unseres vorgeschlagenen Systems nutzen, können wir die Echtzeitanalyse von Videos auf die nächste Ebene heben. Das bedeutet nicht nur, dass wir Unfälle verhindern können, bevor sie passieren, sondern wir können auch zuvor verworfenes Videomaterial für mehr Sicherheit auf der Strasse verwenden.

Und wer weiss? Das nächste Mal, wenn du in ein Auto steigst, findest du vielleicht diese kleine Kamera, die im Hintergrund arbeitet, um dich sicher zu halten, ohne dass du es überhaupt bemerkst. Das ist cleverer Strassenverkehrsschutz!