Sinus

Forschungsprojekt

The project ‘SINUS’ (Sensor Integration for Urban Risk Prediction) explores the feasibility of matching wearable physiological sensors with data interfaces of urban data ecosystems for improving the current state of the art of predicting risk patterns for vulnerable road users in urban road networks. Different sensor equipment and setups are used and evaluated in a test field in the city of Salzburg. Between the recorded sensor data and other, formerly isolated data sources, semantic interoperability is established. Based on the resulting data set, machine learning algorithms are applied and refined for a prediction model. To assess effects, viability and transferability of the developed approach, different ICT-supported information applications are developed and tested in a field study.

Humansensorik gegen Verkehrsrisiken

Im Projekt „SINUS“ (Sensor Integration for Urban Risk Prediction) wird die Möglichkeit erforscht, mobile Humansensorik mit heterogenen Datenschnittstellen urbaner Datenökosysteme so zu verknüpfen, dass dadurch verbesserte Prognosen von Verkehrsrisiken für ungeschützte Straßenverkehrsteilnehmer in städtischen Straßennetzen ermöglicht werden. Basierend auf der Herstellung semantischer Interoperabilität zwischen unterschiedlichen, zuvor isolierten Datenquellen und deren Integration in einen gemeinsamen „Big Data Lake“, sollen aktuelle Datenanalysemethoden, wie maschinelles Lernen, angewandt und weiterentwickelt werden. Dadurch soll das Auftreten von Verkehrsrisiken in zuvor trainierten, differenzierten verkehrlichen Standardsituationen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung prognostiziert werden können. Diese Information kann in eine Vielzahl an IKT-gestützten, verkehrsrelevanten Anwendungen genutzt und integriert werden, wie etwa Verkehrsmanagement, Planung und Management von Großveranstaltungen, Gesundheitsmonitoring, Digitale Mobilitätsdienste, Stadtplanung und Sicherheitsplanung. Als Proof-of-Concept der anwendungsübergreifenden Nutzung prognostizierter Verkehrsrisiken in IKT-gestützten Informationsdiensten werden zwei Demonstratoren entwickelt und in einer Feldstudie getestet. 

Ein haptisches Warnsystem für Smartwatches soll zu einer rechtzeitigen Erhöhung der Aufmerksamkeit und Anpassung des Fahrverhaltens bei ungeschützten Straßenverkehrsteilnehmern beitragen. Ein Smart-City Dashboard wird als Visual-Analytics-Webanwendung entwickelt, welches sicherheitsrelevante Stadtplanungsprozesse unterstützen soll. 

Die Relevanz des Projekts begründet sich zum einen aus einem Mangel an Forschung, was das erklärende Potential der Integration von Humansensorik-Daten mit heterogenen Datenquellen aus urbanen Datenökosystemen für die Verkehrssicherheitsforschung und speziell für Prognosemodelle von Verkehrsrisiken angeht.

Konsortium

Trafficon – Traffic Consultants GmbH

Kompetenzzentrum – Das Virtuelle Fahrzeug Forschungsgesellschaft mbH

Know-Center GmbH

Universität Salzburg, Interfakultärer Fachbereich für Geoinformatik – Z_GIS

Spatial Services GmbH

Gefördert durch

Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie

Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH