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Kommunale Parkraumanalyse mit KI

Inhalt

Im Rahmen des Projekts Connected Urban Twins (CUT) testet die Stadt Leipzig in Kooperation mit dem Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI) Methoden der KI-basierten Parkraumanalyse. Mittels Objekterkennung werden parallel-, diagonal- und senkrechtparkende Fahrzeuge straßenseitensensitiv für jedes Straßensegment identifiziert. Auf Grundlage dieser Information wird die vorherrschende Parkstruktur abgeleitet und die damit verknüpfte Stellplatzkapazität geschätzt.

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Kommunale Parkraumanalyse mit KI

Präsentation zur CUT-Akademie am 17.12.2024

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Machine Learning Based Mobile Capacity Estimation for Roadside Parking

This paper introduces a novel computer vision-based method for automatically collecting parking space capacities and parking type information. Our approach combines both street view and aerial imagery, which are recorded by a moving camera source.

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Github "roadside-carparking-direction-detection"

This repository contains the code to evaluate street view and True DOP images concerning the parking type of cars to classify the parking type for a street. It requires a PostgreSQL database with PostGIS extension to be installed and linked in the config files. Further needed data is explained below. Currently the street view images need to be by the company 'cyclomedia'. If these are not available the code will also work with orthophotos only, just disable the extraction of streetview images and set image_type to "air". Disclaimer: due to the data coming from German cities, most of the properties are in German language, please excuse this.

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Fast Multiclass Vehicle Detection on Aerial Images

K. Liu and G. Mattyus, "Fast Multiclass Vehicle Detection on Aerial Images," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 12, no. 9, pp. 1938-1942, Sept. 2015, doi: 10.1109/LGRS.2015.2439517.

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Github "facebookresearch/detectron2"

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Parkplatzzählung und Parkraumanalysen auf OSM-Basis

OSM-Daten bieten das Potential, präzise Parkplatzzählungen und Parkraumanalysen durchzuführen und damit wertvolles Wissen für Diskussionen rund um Verkehrswende, Stadtentwicklung und Mobilität bereitzustellen. Dieser Vortrag demonstriert das am Beispiel des Berliner Stadtteils Neukölln und teilt Ergebnisse sowie Erfahrungen mit euch.

Learnings aus der Akademie

GeoKI

Mittels KI-basierter Objekterkennung wird aus kommunalen Befliegungs- und Befahrungsdaten die Stellplatzkapazität abgeleitet.

Parkdruck

Auf Grundlage der Stellplatzkapazitäten (Angebot) kann in Kombination mit den zugelassenen KfZ (Nachfrage) der kleinräumige Parkdruck ermittelt werden.

Digitaler Zwilling

Auf Basis der identifizierten kleinräumigen Stellplatzbedarfe und –angebote kann folglich der Parkdruck bei Änderung der Parkaufstellung simuliert werden. Zudem lässt sich vorhersagen, inwiefern sich die Pflanzung von Straßenbäumen auf die zur Verfügung stehenden Stellplätze auswirkt.

Kontakt

Charlie Liebscher

Amt für Geoinformation und Bodenordnung der Stadt Leipzig

cut@leipzig.de
Marleen Dennhardt

Amt für Geoinformation und Bodenordnung der Stadt Leipzig

cut@leipzig.de
Frederik Sander

Mobilitäts- und Tiefbauamt der Stadt Leipzig

cut@leipzig.de
Aruscha Kramm

Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI), Institut für Informatik, Universität Leipzig

cut@leipzig.de
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