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Sicheres Radfahren durch maschinelles Lernen

Mit Hilfe von KI-Algorithmen das Gefahrenpotential von Radwegen analysieren

Um das Gefahrenpotenzial von Radwegen zu analysieren, bereitete HighQ sieben individuelle Datensätze auf; die Experten des SDSC-BW steuerten ihrerseits freie Daten bei. Die Datenbasis enthielt so beispielsweise Informationen aus Berichten zu Fahrradunfällen der letzten 20 Jahre (deutschlandweit) sowie Auswertungen von Radweg-Fragebögen. Darüber hinaus flossen weitere hilfreiche Daten über deutsche Verkehrswege sowie Verkehrsbilder des Portals Open-Street-Map mit ein.

Lesen Sie hier den ausführlichen Referenzbericht des KIT (Karlsruhe Institute of Technology).


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