Videoanalyse giver ny viden om trafikken Rasmus Albrink

Transkript

1 Videoanalyse giver ny viden om trafikken Rasmus Albrink

2 Agenda Hvorfor analysere trafikvideo? Avanceret trafikvideoanalyse Mange eksempler

3 Hvorfor analysere trafikvideo? Mikrosimuleringsmodeller Er meget udviklede og næsten perfekte Men afhænger af datainputs Derfor er der et stigende behov for data Høj kvalitet Så meget som muligt Så billigt som muligt

4 Rammer for videooptagelser - Det, de fleste glemmer! Beskyttelse af privatlivets fred Stigende fokus på anonymitet Privat grund må ikke umiddelbart filmes Enkeltpersoner må ikke identificeres Persondataforordningen (EU) Ikrafttræden 2018 Massive bøder og skærpelser!

5 Avanceret trafikvideoanalyse lidt om teknikken

6 Avanceret trafikvideoanalyse: Processen 1: Filmoptagelse 2: Stabilisering + korrektion Videofil 3: Tracking Alle køretøjer Evt. lette trafikanter Trackingfil Dataeksport MASTRA VISSIM GIS Excel M.fl. Videoanalyse (DataFromSky): Tælling, O/D, rejsetider og trafikflow Hastigheds- og accelerationsanalyse Konfliktstudier, gapanalyse, kritiske intervaller mv. 4: Videoproduktion Anonymisering Visningsvalg Eksport af video

7 1: Rå dronefilm 2: Stabiliseret + korrigeret 3: Tracking Unik ID + tracks 4: Anonymiseret, færdig video

8 Resultater på niveau med simuleringer! Data på køretøjsniveau Type og rute Hastighed Acceleration Udtræk af data Tælling og O/D Konflikter og meget andet

9 Eksempler: Tælling og O/D-analyse Hvor kører trafikken hen?

10 Case: Kalibrering og validering af model Kalibrering og validering Kræver principielt et andet datasæt Måling på andre parametre Kødannelse Forsinkelse Rejsetid

11 Case: Evaluering af bump i rundkørsel Etablering af bump i til- og frafarter Behov for effektevaluering Mange hastighedsmålinger! Køremønstre (uden om bumpene?) Hvordan gør man det? Droneoptagelse Avanceret trafikvideoanalyse!

12 27,7 30,6 32,8 34,9 30,7 30,9 33,9 35,7 10,8 15,0 15,1 11,5 16,6 18,9 20,3 17,1 17,9 15,5 17,8 17,5 17,7 18,9 19,3 17,5 20,5 25,0 24,6 22,6 23,6 26,9 29,3 28,1 19,6 26,1 24,3 21,4 26,0 28,9 33,3 30,8 Km/t Andel Case: Evaluering af bump i rundkørsel Hastighedsfordeling Hastighedsmåling i 22 individuelle snit Ca målinger Ca. -5 km/t ved rundkørslen Ca. -1,5 km/t ved vigelinjen 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% Efter Før 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 Km/t Efter Før Efter Før Efter Før Efter Før Efter Før 1: Indkørende inden rundkørsel Målt gennemsnitshastighed 2: Indkørende ved bump 3: Indkørende ved vigelinje 4: Udkørende ved vigelinje 5: Udkørende efter fodgængerfelt Holbækvej Smedegade Sorøvej Tjørne Allé Lidl

13 Case: Evaluering af bump i rundkørsel Visualisering af hastighedsændringer: Blå: <15 km/t Rød: >30 km/t (skiltet hastighed!) Før Efter

14 Case: Hvor går fodgængere hen? Banegårdskrydset i Aarhus Forslag: Etablering af et diagonalt fodgængerfelt Hvem vil benytte fodgængerfeltet? Analysen: 2 timers optagelse, kl Kortlægning af alle fodgængere Hvor starter og slutter fodgængerne?

15

16 Case: Hvor går fodgængere hen? Hvem kan drage nytte af et diagonalt fodgængerfelt? Kun ca. 10 % 363 af i fodgængere med start på hjørnet eller busøen

17 Case: Komplicerede kryds er lette at tælle Christmas Møllers Plads i København Stort krydskompleks, ca m² Kompliceret signalstyring Mange, mange (MANGE!) cyklister Muligheder for optimering? Fokus på samlede trafikstrømme Fokus på cykelmuligheder

18 Værsgo at tælle!

19 Det komplicerede overblik

20 Og nu sat i system

21 Bilisters færden i krydset

22 Cyklisters færden i krydset Massive strømme! Flere anvender fodgængerfelter

23 Case: Bylivsregnskab, Frederiksberg Allé Forundersøgelse til helhedsplan Den kvantitative del af analysen Brugen af byrummet

24 Case: Bylivsregnskab, Frederiksberg Allé Tælling af fodgængere Fortov, nord

25 Kl. 8-9 Case: Bylivsregnskab Måling af byliv Hvilken rute anvendes? Hvor mange passerer forbi butikken? Hvor mange stopper og ser på butikken? Hvor lang tid standses ved butikken? Hvor mange går ind i butikken? Hvad er den gennemsnitlige opholdstid i butikken? Kl

26 Case: Trafiksikkerhed ved busstoppested

27 Case: Trafiksikkerhed ved busstoppested Visualisering af hastighedsændringer: Blå: <3 km/t Rød: >7 km/t (=løber) Overordnet 10% af fodgængerne optræder uhensigtsmæssigt Kl. 8-9 Kl

28 Case: Karlebo skole Optælling af biler, cykler og fodgængere Kortlægning af rute (O/D) Forplads virker efter hensigten Ingen anvender fodgængerfelt

29 Case: Karlebo skole Hastighedsanalyse Forpladsen - ok Vej generelt for høj hastighed Bump har ingen effekt ved fodgængerfelt

30 Før-/efteranalyser Køretøjer Cyklister Fodgængere

31 Før-/efteranalyser Køretøjer Cyklister Fodgængere

32 Axel Hedies Gade Tælling og analyse af cyklister

33 Axel Hedies Gade

34 Spørgsmål og diskussion Vil du vide mere: Rasmus Albrink,