KI erkennt betrunkene Autofahrer
Mahnende Worte oder lahmgelegte Fahrzeuge, sobald man betrunken ins Auto steigt? Dank KI könnte das schon bald Realität sein. Forschende arbeiten an einem System, das beschwipste Fahrer anhand ihres Verhaltens identifiziert.
Foto: panthermedia.net / Fritz Langmann
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38.771 Verkehrsunfälle unter Alkoholeinfluss gab es laut Statista allein im Jahr 2022 in Deutschland. Bei rund 16.800 Unfällen mit Personenschaden wurden demnach etwa 20.100 Menschen verletzt. Forschende der Edith Cowan University (ECU), einer australischen Universität in Perth, wollen dem Fahren unter Alkoholeinfluss nun einen Riegel vorschieben. Die Wissenschaftler haben eine Computer-Tracking-Technologie entwickelt, die anhand von Kameradaten feststellen kann, ob ein Fahrer unter Alkoholeinfluss steht. In Kooperation mit Mix by Powerfleet wurden Daten von Fahrern in einem realistischen, kontrollierten Umfeld gesammelt, um die Technologie zu entwickeln. Die Probanden – in verschiedenen Alkoholstufen von nüchtern bis stark betrunken – wurden dabei im Fahrsimulator gefilmt.
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KI ermittelt „betrunkene“ Gesichtsausdrücke
Ein von den Forschenden entwickeltes Machine-Learning-System analysiert diese Videos und erkennt durch Merkmale wie Gesichtsausdrücke, Blickrichtung und Kopfhaltung den Grad der Alkoholisierung. „Unser System kann verschiedene Alkoholintoxikationsgrade mit einer Genauigkeit von 75 % unterscheiden“, erläutert ECU-Doktorandin Ensiyeh Keshtkaran. Diese Technologie könnte nicht nur in fahrzeuginterne Überwachungssysteme, sondern auch in Smartphones integriert werden, um Alkoholkonsum effektiver zu erkennen.
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Die Wissenschaftler sind von ihren Forschungsergebnissen überzeugt. Sie zeigten, dass Alkoholintoxikationsgrade mit einer einfachen Kamera erkannt werden könnten, sagt Syed Zulqarnain Gilani, Senior Lecturer an der ECU.
KI-Kontrolleur nicht nur in Autos?
Der nächste Schritt sei nun die Bestimmung der notwendigen Bildauflösung. Sollten Videos in niedriger Auflösung ausreichen, könnte diese Technologie von Straßenüberwachungskameras genutzt werden, um Trunkenheit am Steuer zu verhindern. Sie basiert auf Computer Vision, einer Technologie, mit der Maschinen Bilder automatisch erkennen und sie genau und effizient beschreiben. Die neu entwickelte Technologie könnte zukünftig in Straßenkameras integriert werden, ähnlich wie derzeit bei der Überwachung von Sicherheitsgurten oder Handynutzung. Dies ermöglicht eine breite Anwendung, ohne dass spezielle Fahrzeuginneninstallationen erforderlich sind.
Die Technologie umfasst auch 3D- und Infrarotvideos des Fahrergesichts, Rückspiegel-RGB-Videos, die Haltung und Lenkbewegungen zeigen, sowie Simulationsprotokolle und Bildschirmaufnahmen des Fahrverhaltens. „Diese Datensätze bereichern nicht nur unsere eigene Forschung, sondern bieten der wissenschaftlichen Gemeinschaft eine wertvolle Ressource“, erklärt Gilani. Keshtkaran resümiert: „Die meisten aktuellen Forschungsansätze zur Erkennung von Alkohol am Steuer basieren auf dem Fahrverhalten, wie Lenk- und Fahrmuster, Pedalnutzung und Fahrzeuggeschwindigkeit. Es gibt jedoch nur wenige Studien, die Computer-Vision-Techniken zur Erkennung behavioraler Veränderungen bei alkoholisierten Fahrern einsetzen.“
KI (noch) nicht schnell genug
Die Analyse hat allerdings auch Nachteile, wenn sie in Autos zum Einsatz kommt: Fahrer müssen ein Fahrzeug für eine gewisse Zeit aktiv steuern, bevor Auffälligkeiten erkennbar sind. So könnte ein möglicherweise betrunkener Fahrer bereits unterwegs sein und andere gefährden. Eine schnelle Erkennung ist daher entscheidend, um alkoholisierte Fahrer zu identifizieren und die Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen.
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