Kostengünstig, zugänglich und KI-basiert. Das verspricht der Telraam S2 Privatpersonen und Insitutionen gleichermassen. Doch wie genau misst dieser Verkehrssensor Fahrzeug- und Personenverkehr im Vergleich zu etablierten Referenzsystemen. Die Bachelorarbeit von Claudio Rieder untersuchte genau das im Zuge einer Feldvalidierung an drei strukturell unterschiedlichen Standorten in Basel. Einer Verbindungsstrasse, einer Hauptverkehrsstrasse und einer Begegnungszone. Verglichen wurde der Telraamsensor gegen unabhängige Vergleichssysteme: einen Seitenradar, ein etabliertes videobasiertes Auswertungssystem sowie mit einer manuellen Kontrollzählung.

Günstiges Messsystem oder Tech-Gimmick?

Telraam wird an vielen Orten bereits in zahlreichen Pilotprojekten sowie durch Privatpersonen als Verkehrsmessung eingesetzt, doch eine unabhängige, methodisch kontrollierte Validierung unter Schweizer Rahmenbedingungen fehlt bislang, insbesondere auch für den Langsamverkehr. Im Zentrum der Arbeit stand die Beantwortung folgender Forschungsfrage:

Wie genau erfasst der Telraam-S2-Sensor unterschiedliche Verkehrsarten unter realen Strassenverhältnissen, welche systematischen Abweichungen zeigen sich dabei, und für welche Einsatzbereiche eignet sich das System?

Der Basler Praxistest: Sensor gegen Radar, Video und Mensch

Um einen aussagekräftigen Vergleich zu ermöglichen, wurden an allen drei Standorten gleichzeitig der Telraam S2, ein Seitenradar (Sierzega SR7) und ein etabliertes Videomesssystem (Miovision Scout) betrieben und verglichen. Zusätzlich wurden ergänzend einzelne Stunden durch eine manuelle Kontrollzählung aus dem Miovision-Videomaterial hinzugezogen. Folgend wurden diese Systeme anhand mehrer Gütemasse verglichen.

Eine besondere Herausforderung stellte bereits die Standortsuche selbst dar: Neben den messtechnischen Anforderungen an Kamerawinkel und Sichtfeld musste für die Installation des Telraam-Sensors an jedem Standort auch eine Wohnung mit geeignetem Fenster sowie eine zur Teilnahme bereite Anwohnerin oder ein Anwohner gefunden werden.

Solide bei Personenwagen, Verbesserungspotenzial beim Langsamverkehr

Bei Personenwagen zeigte sich eine enge Übereinstimmung mit den Messungen aus den Referenzgeräten, entsprechend streut die  Punktwolke sehr wenig um die Diagonale. Telraam stimmt dabei mit allen drei Vergleichssysteme weitgehend überein, unabhängig davon, welches System als Massstab dient und unabhängig vom jeweiligen Standort.

Bei Velo zeigte sich ein durchwachseneres Bild: Gegenüber der manuellen Zählung und gegenüber Miovision liegt der Median der Differenz zwar nahe bei null, die Streuung ist aber gross, mit Ausreissern in beide Richtungen. Telraam ist hier von Messung zu Messung kaum vorhersehbar.

Bei Fussgängern ist die tendenz hingegen deutlich klarer: eine konsistente, systematische Unterschätzung an allen drei Standorten, mit einer eng begrenzten, durchgehend negativen Verteilung. Am Standort St. Alban Vorstadt, wo neben der manuellen Zählung auch Fussgänger durch Miovision ausgewertet wurden, bestätigt sich dieses Bild zusätzlich: Beide Referenzsysteme zeigen unabhängig voneinander eine ähnlich starke Unterschätzung durch Telraam.

Für wen sich der Sensor lohnt – und wo Vorsicht gilt

Die Arbeit legt nahe, dass die Eignung von Telraam nicht allein von der Sensortechnologie abhängt, sondern vom Zusammenspiel aus Verkehrsmittel, Standort und Sichtbedingungen. Für Langzeitbeobachtungen des motorisierten Verkehrs sowie für Geschwindigkeitsmessungen ist Telraam bereits heute ein verlässliches, kostengünstiges Werkzeug. Für Velo- und insbesondere Fussverkehrszählungen sollte Telraam dagegen nicht ohne unabhängige Zusatzvalidierung eingesetzt werden. Der eigentliche Mehrwert von Telraam liegt letztlich darin, dass es Messungen an Orten ermöglicht, an denen aus Kostengründen bislang gar keine Daten erhoben wurden

Schlussbericht

Der vollständige Schlussbericht der Vertiefungsarbeit wird demnächst im Institutional Repository (IRF) der FHNW veröffentlicht.