25.10.2017

Verkehrsmonitoring: Echtzeit-Videoanalyse statt klickender Studenten

Das niederländische Startup ViNotion hat eine Software entwickelt, mit der Fahrzeuge in Video-Aufnahmen in Echtzeit gezählt und nach Typ unterschieden werden. In der Kapsch Factory1 werden nun Einsatzmöglichkeiten für das Mobilitätsunternehmen analysiert.
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(c) Kapsch: Robert Povolny (Kapsch; m.l.) und Christopher Geelen (ViNotion; m.r.)

Es ist ein mehr oder weniger beliebter Gelegenheitsjob, meist für Studierende: “Klicker”. Gemeint sind Menschen, die zum Beispiel an einer vielbefahrenen Kreuzung stehen, und dort mit einem simplen Zählgerät – einem Klicker – vorbeifahrende Autos zählen. Die Zahlen werden, je nach Genauigkeit, etwa alle zehn Minuten in eine Liste eingetragen. Das Datenset, das dabei entsteht, wird dann für eine Verkehrsstrom- oder Belastungsanalyse der entsprechenden Kreuzung genutzt. Fazit: Viele benötigte Klicker, mit jeweils vielen Arbeitsstunden, führen zu hohen Kosten. Dabei bleibt immer ein Unsicherheitsfaktor durch menschliche Ungenauigkeit.

+++ Kapsch: Hinter den Kulissen von Factory1 +++

Videoanalyse mit neuen Möglichkeiten

“Die Erfahrung zeigt, dass Klicker nach etwa einer halben Stunde den Fokus verlieren”, sagt Christopher Geelen, Product Manager des niederländischen Startups ViNotion. Das Unternehmen hat es als eines von sieben internationalen Startups in den Accelerator Kapsch Factory1 geschafft. “Wir arbeiten mit Videos. Unsere Software stellt nicht nur die Anzahl der Fahrzeuge oder Menschen im Video fest, sondern analysiert auch Parameter wie Fahrzeugtyp, Geschwindigkeit und Verhalten”, erklärt Geelen. ViNotion ist eine reine Software-Firma im B2B-Bereich. Die Hardware, also etwa Verkehrskameras, wird von den Kunden bereitgestellt. Man könne dabei mit dem Videomaterial beliebiger Kameras arbeiten, sagt Geelen.

ViNotion: Ursprung im Crowd-Counting

Begonnen hat ViNotion mit Crowd-Counting, also dem Zählen einzelner Menschen in größeren Ansammlungen. Damit ist das Unternehmen seit einigen Jahren neben der Heimat, den Niederlanden, auch bereits in Großbritannien, Spanien, Portugal und Australien aktiv. “Im People-Counting haben wir eine Genauigkeit von 95 bis 98 Prozent. Dabei sprechen wir von relativ großen Flächen von bis zu 18 Meter Breite, wo stündlich viele tausend Menschen vorbeikommen”, sagt Geelen. Bei der Verkehrszählung läge die Genauigkeit mit 95 bis 99 Prozent noch etwas höher. Bei der Fahrzeugtyp-Erkennung käme man auf etwa 95 Prozent Genauigkeit.

Mehrere potenzielle Einsatzmöglichkeiten für Kapsch

ViNotion hat jedoch noch einen entscheidenden Vorteil gegenüber den klassischen Klickern: “Was die Technologie für uns so spannend macht ist, dass ViNotion diese Daten in Echtzeit liefern kann”, erklärt Robert Povolny von Kapsch TrafficCom. Er fungiert bei Factory1 als Lead Mentor des niederländischen Startups. Für das Mobilitätsunternehmen könnten diese Daten extrem wertvoll werden, sagt Povolny. “Hier im Accelerator wollen wir die Technologie evaluieren und Einsatzgebiete für Kapsch finden”. Und im Kerngeschäft des Unternehmens gäbe es mehrere potenzielle Einsatzmöglichkeiten, etwa bei Mautsystemen oder in der Verkehrsanalyse. Zugleich führe man auch eine wirtschaftliche Evaluierung des Produkts durch. Letztlich sei aber noch offen, wie eine zukünftige Kooperation zwischen Kapsch und ViNotion aussehen könne.

+++ Kapsch Factory1: Wenn Autos andere Fahrzeuge vor Gefahren warnen +++

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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