Klarheit bei verstelltem Blick

Selbst wenn der Blick auf einen Teilbereich verdeckt ist, beispielsweise durch Baumkronen, kann das System eine Einschätzung treffen. Dabei nutzt es Infos über angrenzende Strassenabschnitte, um vernünftige Vorhersagen zu treffen. Wenn sich ein nicht klar erkennbares 20-Meter-Teilstück beispielsweise zwischen zwei vierspurigen Strassenstücken befindet, dürfte es wohl auch vierspurig sein; ist die Strasse an einem Ende der Sichtbehinderung vier- und am anderen Ende zweispurig, muss hingegen im verdeckten Bereich eine Verengung erfolgen.

In Tests an Google-Maps-Daten von Strassen mit eingeschränkter Sichtbarkeit hat RoadTagger so den Strassentyp (Highway oder Wohngegend) mit 93-prozentiger Genauigkeit, die Spurzahl immerhin mit 77-prozentiger Genauigkeit erkannt. Die Forscher wollen das System nun weiter verbessern und dabei auch zusätzliche Eigenschaften erfassen, darunter Radwege, Parkbuchten sowie den Strassenbelag – immerhin macht es für Autofahrer einen Unterschied, ob eine ehemalige Schotterpiste irgendwo im Hinterland mittlerweile doch asphaltiert ist.

Zum Preprint «RoadTagger: Robust Road Attribute Inference with Graph Neural Networks»: http://arxiv.org/pdf/1912.12408.pdf

(www.pressetext.com)