Genauigkeit von Verkehrszählsystemen: der Mobility-Lab-Benchmark
Die Genauigkeit eines Verkehrszählsystems entscheidet darüber, wie belastbar die Datengrundlage für Verkehrsplanung, Fördermittel-Nachweise und Infrastruktur-Investitionen ist. Eine Zählung mit systematischem Fehler führt zu falsch dimensionierten Maßnahmen – von der Ampelschaltung bis zum Radwegeausbau.
DataCollect setzt zwei sich ergänzende Messverfahren ein: die KI-Videodetektion ARGOS und das radarbasierte SDR Seitenradar. Die KI-Videodetektion ARGOS erreichte im Mobility-Lab-Test eine Genauigkeit von über 95 %. Welches Verfahren die höchste Genauigkeit liefert, hängt von der Messaufgabe ab – diese Seite erklärt, woran sich Genauigkeit messen lässt und welches System wofür die zuverlässigsten Daten liefert.
Wie wird die Genauigkeit von Zählsystemen gemessen?
Referenzmessung gegen eine gesicherte Grundwahrheit
Die Genauigkeit eines Zählsystems ergibt sich aus dem Abgleich der automatisch erfassten Werte mit einer gesicherten Referenz (Ground-Truth), etwa einer manuellen Kontrollzählung. Verglichen werden Fahrzeugmengen, die Zuordnung zu Objekt- bzw. Längenklassen und – bei komplexen Knoten – die Abbiegebeziehungen. Erst dieser Abgleich macht eine belastbare Genauigkeitsaussage möglich.
Der Mobility-Lab-Test
Im Mobility-Lab-Test wurde die KI-Videodetektion ARGOS unter realen Verkehrsbedingungen gegen eine Referenz geprüft. Das Ergebnis: eine Genauigkeit von über 95 %. Dieser Wert wurde auch bei einem durchschnittlichen täglichen Verkehr (DTV) von 70.000 bis 100.000 Fahrzeugen bestätigt – also unter hoher Verkehrsdichte, in der einfache Systeme typischerweise an Genauigkeit verlieren.
Über 95 % Genauigkeit im Mobility-Lab-Test – nachgewiesen auch bei 70.000 bis 100.000 Fahrzeugen pro Tag (DTV). Die Auswertung erfolgt direkt im Gerät (Edge-AI), sodass belastbare Daten ohne Wartezeit bereitstehen.
Faktoren, die die Genauigkeit beeinflussen
- Erfassungsgeometrie: Querschnitt (eine Linie) oder ganze Verkehrsfläche inklusive Kreuzung
- Klassifizierungstiefe: Anzahl unterscheidbarer Objekt- bzw. Längenklassen
- Verdeckung und Verkehrsdichte: hoher DTV, Stau, dichter Pulk
- Multimodalität: Erfassung von Fußgängern, Fahrrädern und weiteren Verkehrsarten
- Nachträgliche Korrigierbarkeit fehlerhaft abgegrenzter Zählbereiche
Genauigkeit der KI-Videodetektion ARGOS
Die KI-Videodetektion ARGOS wertet den Verkehr direkt im Gerät aus (Edge-AI, On-Board). Sie erfasst ganze Verkehrsflächen inklusive Kreuzungen, Abbiegebeziehungen und Kreisverkehren und unterscheidet 11 Objektklassen – darunter Fußgänger und Fahrrad. Dadurch liefert ARGOS gerade an komplexen Knotenpunkten und im multimodalen Verkehr eine hohe Genauigkeit, wo eine reine Querschnittsmessung an Grenzen stößt.
- Über 95 % Genauigkeit im Mobility-Lab-Test, auch bei DTV 70.000–100.000
- 11 Objektklassen, darunter Fußgänger und Fahrrad
- Edge-AI: Auswertung on-board, belastbare Daten ohne Wartezeit
- Erfassung von Abbiegebeziehungen und Quell-/Zielverkehr an Knotenpunkten
- Einsatz an Knotenpunkten, Kreisverkehren und Magistralen (mehrspurige Straßen)
Recounting ist eine einzigartige Funktion von ARGOS: In der Cloud myTrafficData 2 lassen sich Zählbereiche und Fahrbeziehungen auch nach Abschluss der Messung anpassen und die Daten bis zu 90 Tage rückwirkend neu berechnen – ohne erneute Messkampagne. Ein zunächst falsch gesetzter Zählbereich lässt sich so korrigieren, statt die Messung zu wiederholen.
Recounting dient darüber hinaus dazu, aus einer einzigen Messung weitere Fragestellungen zu beantworten: Über die Heatmaps ist sichtbar, wo sich die Verkehrsteilnehmer tatsächlich bewegen; die Messfelder lassen sich daraufhin optimal setzen. So lassen sich aus derselben Messung etwa der Quell-Ziel-Verkehr einer Kreuzung und die Querung von Fahrradfahrern über den Fußgängerweg ermitteln.
ARGOS erkennt den Verkehr per Kamera on-board und speichert ausschließlich anonymisierte Objektdaten. Es werden keine personenbezogenen Videodaten in die Cloud übertragen. Eine tatsächliche Videoaufnahme ist bei ARGOS nicht notwendig.
Genauigkeit des SDR Seitenradars im Querschnitt
Das SDR Seitenradar misst am Fahrbahnquerschnitt und erfasst Fahrzeugmengen, Geschwindigkeiten und Längenklassen. Es erfasst dabei bis zu 3 Fahrspuren und klassifiziert 4 bzw. 6 und mehr Längenklassen. Für einfache Querschnitte im Mobil- oder Dauerbetrieb liefert das Radar zuverlässige Daten ohne Kamera.
- Querschnittsmessung von Menge, Geschwindigkeit und Längenklassen
- Erfassung von bis zu 3 Fahrspuren
- Klassifizierung in 4 bzw. 6 und mehr Längenklassen
- Varianten: SDR traffic (bidirektional) und SDR Dual lane (bidirektional und unidirektional)
- Beide Varianten einsetzbar im Mobilbetrieb für Kurzzeitmessungen und im Permanentbetrieb
- Keine personenbeziehbaren Daten
Abgrenzung: Was die DSD Geschwindigkeitsanzeige erfasst
Die DSD Geschwindigkeitsanzeige (Smiley-Display) ist kein Zählsystem mit Objekt-Klassifizierung. Sie zeigt die gemessene Geschwindigkeit an (Erfassung ab 3 km/h) und wirkt verkehrssicherheitsfördernd. Ab der Ausbaustufe DSD smart erfasst sie optional anonymisierte Verkehrsdaten – Menge und Geschwindigkeit inklusive Zeitstempel –, jedoch ohne Objekt-Klassifizierung. Ein Zeitstempel wird auch von ARGOS und SDR immer mit ausgegeben; das unterscheidende Merkmal ist ausschließlich die Objekt-Klassifizierung. Für die klassifizierte Verkehrszählung sind ARGOS (KI-Video) oder das SDR Seitenradar zuständig.
Welche Technologie liefert wofür die höchste Genauigkeit?
| Kriterium | KI-Video (ARGOS) | Radar (SDR) |
|---|---|---|
| Erfassungsprinzip | Kamera + Edge-AI (on-board) | Seitenradar am Querschnitt |
| Objekt-/Längenklassen | 11 Objektklassen | 4 bzw. 6+ Längenklassen |
| Fußgänger | Ja (differenziert) | Nein |
| Fahrräder | Ja (differenziert) | Eingeschränkt (Querschnitt) |
| Komplexe Kreuzungen/Abbieger | Ja (Quell-/Zielverkehr) | Technisch nicht einsetzbar |
| Genauigkeits-Nachweis | über 95 % (Mobility-Lab-Test) | belegt durch Prüfung externer Stellen im Rahmen von Ausschreibungen und Probebetrieben sowie eigene Referenzmessungen |
| Nachträgliche Korrektur | Recounting bis 90 Tage | Nicht vorgesehen |
| DSGVO | nur anonymisierte Objektdaten | keine personenbeziehbaren Daten |
| Typischer Einsatz | Knotenpunkte, Kreisverkehre, Magistralen (mehrspurige Straßen) | einfache Querschnitte im Mobil- oder Dauerbetrieb |
DataCollect liefert beide Verfahren aus einer Hand und empfiehlt technologie-offen das System, das zur Messaufgabe passt: KI-Video ARGOS für komplexe Knoten und multimodalen Verkehr, das SDR Seitenradar für einfache Querschnitte im Mobil- oder Dauerbetrieb. Beide Systeme laufen über eine der verfügbaren myTrafficData-Cloudlösungen – das SDR über myTrafficData, ARGOS über myTrafficData 2.
So bestimmen Sie den passenden Genauigkeitsanspruch
Messaufgabe definieren
Zuerst wird geklärt, was gezählt werden soll: reine Mengen- und Geschwindigkeitsdaten am Querschnitt oder eine differenzierte Zählung mit Objektklassen, Abbiegebeziehungen und multimodalem Verkehr.
Verfahren zuordnen
Für einfache Querschnitte im Mobil- oder Dauerbetrieb ist das SDR Seitenradar die wirtschaftliche Wahl. Für komplexe Knotenpunkte, Fußgänger- und Fahrradzählung sowie hohe Verkehrsdichten ist die KI-Videodetektion ARGOS das Verfahren der Wahl – an Knotenpunkten und Kreisverkehren ist eine Querschnittsmessung mit dem SDR technisch nicht möglich.
Auswertung und Nachkorrektur
Beide Systeme laufen über eine der verfügbaren myTrafficData-Cloudlösungen – das SDR über myTrafficData, ARGOS über myTrafficData 2. Bei ARGOS lassen sich Zählbereiche über die Recounting-Funktion bis zu 90 Tage rückwirkend anpassen – das sichert die Datenqualität auch dann, wenn sich die Fragestellung nach Messbeginn ändert. Über FTP-Transfer oder API lassen sich die Daten jedes Systems auch direkt in übergeordnete Verkehrsdatenmanagement-Systeme der Anwender einspielen.
Häufige Fragen
Die Genauigkeit ergibt sich aus dem Abgleich der automatisch erfassten Werte mit einer gesicherten Referenz (Ground-Truth), etwa einer manuellen Kontrollzählung. Verglichen werden Fahrzeugmengen, die Zuordnung zu Objekt- bzw. Längenklassen und bei komplexen Knoten die Abbiegebeziehungen. Erst dieser Abgleich erlaubt eine belastbare Genauigkeitsaussage.
ARGOS erreichte im Mobility-Lab-Test eine Genauigkeit von über 95 Prozent. Dieser Wert wurde auch bei einem durchschnittlichen täglichen Verkehr (DTV) von 70.000 bis 100.000 Fahrzeugen bestätigt. Die Auswertung erfolgt direkt im Gerät (Edge-AI), und ARGOS unterscheidet 11 Objektklassen inklusive Fußgängern und Fahrrädern.
Das SDR Seitenradar misst am Fahrbahnquerschnitt und erfasst Fahrzeugmengen, Geschwindigkeiten und Längenklassen auf bis zu drei Fahrspuren. Es klassifiziert 4 bzw. 6 und mehr Längenklassen und liefert für einfache Querschnitte im Mobil- oder Dauerbetrieb zuverlässige Daten ohne Kamera. Die hohen Genauigkeiten sind durch Prüfung externer Stellen im Rahmen von Ausschreibungen und Probebetrieben sowie eigene Referenzmessungen belegt.
Die DSD Geschwindigkeitsanzeige zeigt die gemessene Geschwindigkeit an (Erfassung ab 3 km/h) und erfasst ab der Ausbaustufe DSD smart optional anonymisierte Verkehrsdaten – Menge und Geschwindigkeit inklusive Zeitstempel. Sie nimmt jedoch keine Objekt-Klassifizierung vor; ein Zeitstempel wird auch von ARGOS und SDR ausgegeben. Für die klassifizierte Verkehrszählung sind ARGOS oder das SDR Seitenradar zuständig.
Recounting ist eine einzigartige Funktion von ARGOS: In der Cloud myTrafficData 2 lassen sich Zählbereiche und Fahrbeziehungen auch nach Abschluss der Messung anpassen und die Daten bis zu 90 Tage rückwirkend neu berechnen – ohne erneute Messkampagne. Fehlerhaft abgegrenzte Zählbereiche lassen sich so korrigieren, statt die Messung zu wiederholen. Darüber hinaus lassen sich aus derselben Messung weitere Fragestellungen beantworten: Über die Heatmaps ist sichtbar, wo sich die Verkehrsteilnehmer bewegen, sodass die Messfelder optimal gesetzt werden können – etwa für den Quell-Ziel-Verkehr einer Kreuzung oder die Querung von Fahrradfahrern über den Fußgängerweg.
Für komplexe Kreuzungen, Kreisverkehre und multimodalen Verkehr liefert die KI-Videodetektion ARGOS die höchste Genauigkeit, weil sie ganze Verkehrsflächen inklusive Abbiegebeziehungen erfasst und 11 Objektklassen unterscheidet. Das SDR Seitenradar ist für einfache Querschnitte ausgelegt und an Knotenpunkten oder Kreisverkehren technisch nicht einsetzbar. DataCollect liefert beide Verfahren und empfiehlt technologie-offen das jeweils passende System.
Vertiefend zum Vergleich beider Messprinzipien: Verkehrszählung mit Radar oder KI-Video.
Sie planen eine Verkehrszählung und möchten wissen, welches Verfahren zu Ihrer Messaufgabe passt?