Parkspotting
Datenbasierte Vorhersage von Parkplatzauslastung
Zusammen mit DB BahnPark haben wir das Projekt „ParkSpotting“ umgesetzt. Die KI-Anwendung kombiniert interne und externe Daten, um die aktuelle Auslastung eines Parkplatzes in kurzen und regelmäßigen Abständen automatisiert und datenbasiert zu schätzen. Die Deutsche Bahn ist nun in der Lage, die Parkplatzsituation an all ihren eigenen Stellplätzen zu beobachten, zu analysieren und in einem Vorhersagemodell zu vereinen, das den Nutzer*innen verrät, wie es um freie Parkmöglichkeiten vor der Abreise bestellt ist. Durch den Einsatz von KI kann die Deutsche Bahn auf aufwendige und teure Sensorik verzichten.
Mehrwerte
- Transparenz über Parkplatzauslastung in Echtzeit: Reisende der Deutschen Bahn erhalten eine verlässliche Entscheidungsgrundlage für ihre Reise- und Parkplatzplanung.
- Kosteneffizienz ohne Hardware-Investitionen: Der Verzicht auf physische Sensoren und zusätzliche Infrastruktur senkt Implementierungs- und Wartungskosten erheblich.
- Massive Aufwandsreduktion im Betrieb: Automatisierte Auswertung ersetzt zeitintensive manuelle Zählungen freier Parkflächen.
- Datengestützte Ausbau- und Investitionsplanung: Belastbare Auslastungsdaten ermöglichen eine zielgerichtete Optimierung und Weiterentwicklung von Parkraumangeboten.
Leistungen
- Computer Vision & Object Detection: Entwicklung und Training neuronaler Netze zur Erkennung und Zählung von Fahrzeugen auf Parkflächen anhand von Bilddaten.
- Automatisierte Bestandsanalyse: KI-gestützte Ermittlung freier und belegter Stellplätze zur kontinuierlichen Auslastungsbewertung.
- Datenintegration & Analytics: Aufbereitung und Analyse der gewonnenen Daten zur Ableitung operativer und strategischer Handlungsempfehlungen.
- KI-gestützte Mobilitätslösung: Technische Umsetzung einer skalierbaren Computer-Vision-Lösung im Kontext von Mobilitäts- und Infrastrukturmanagement.
