OpenStreetMap

Datensammelmaschiene selber bauen

Posted by ubahnverleih on 8 January 2013 in German (Deutsch)

Ich habe ja eigentlich wenig mit Hardware Basteleien am Hut. Doch ich habe eine kleine Idee. TomTom und die anderen Kartenanbieter für Navigationssoftware sammeln ihre Daten für Geschwindigkeitsbegrenzungen usw. meines Wissens nach vollautomatisch mit Streetview ähnlichen Autos mit vielen Kameras.

Tom Tom Datensammel Auto

(Bildquelle: http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Mapping_van_tomtom_with_five_lidars.jpg)

Warum bastelt man sich nicht was ähnliches um die OpenStreetMap-Daten zu verbessern. Natürlich nicht so riesig und aufwändig – Ich denke da eher an eine kleine Kiste, die man sich irgendwo in die Ecke der Windschutzscheibe klebt. Als Grundlage würde sicher ein Rasberry Pi genügen. Der nimmt wenig Strom und sollte genügend Leistung haben um Bilderkennung zu können. Außerdem ist er schön klein. Jetzt noch ein günstiges GPS-Modul und eine Webcam mit etwas besserer Auflösung und ausreichender Framerate.

Jetzt bräuchte man eine Software die erstmal die wichtigsten Verkehrsschilder, wie Geschwindigkeitsbeschränkungen und Abbiegebeschränkungen erkennt. Von diesen Schildern wird jetzt einfach ein Bild gemacht und zusammen mit den GPS-Koordinaten gespeichert.

Jetzt bräuchte man noch eine Plattform, auf die man diese Bilder hochladen kann und sie dann auf einer Karte angezeigt werden können. Von einer Automatischen Verarbeitung und Eintragung der Daten halte ich noch nicht viel, da es ja auch Temporäre Geschwindigkeitsbegrenzungen und Baustellen oder ähnliches gibt. Ob man die Daten jetzt selber einträgt, oder das anderen Mappen überlässt kann dann jeder selber entscheiden. Oft sind solche Bilddaten ja auch zur Überprüfung komplizierter Kreuzungen hilfreich.

Wenn man jetzt noch ein WLAN-Modul in das kleine Gerät mit einbaut, könnten die Bilder auch automatisch hochgeladen werden, sobald ein offenes WLAN oder ein heimisches Netzwerk in Reichweite ist. Dann könnte man dieses Gerät z.B. auch einfach dem Bekannten, der beruflich den ganzen Tag Auto fährt in sein Fahrzeug einbauen.

Ich denke, dass sich solch ein Gerät für unter 100€ bauen lässt. Softwareseitig könnte man sicher die Bilderkennungssoftware/Framework OpenCV benutzen. (Ist das erste was ich gefunden habe. Vielleicht gibt es ja für diesen Anwendungsfall etwas besseres.) Vorerst müsste man ja nur rote Ringe mit weißem inneren (Geschwindigkeitsbegrenzungen) und blaue Kreise (Abbiegebeschränkungen) erkennen.

Comment from kerosin on 8 January 2013 at 20:47

Hm Crowdfunding? ;)

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Comment from ubahnverleih on 8 January 2013 at 21:38

Ich glaube da braucht es kein crowdfunding. Die Hardware gibt es ja schon für bezahlbar. es müsste nur jemand die software zusammenhacken.

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Comment from Chaos99 on 9 January 2013 at 07:49

Ja, momentan scheitert es noch an der Software. Bilderkennung ist nun mal kein Pappenstiel.

Und mal nebenbei: bist du sicher, das dein Raspberry mal eben ein Full-HD Videostream (die Profis haben gleich mehrere ... ) prozessieren kann und NEBENBEI noch eine Bilderkennung und -verarbeitung hinbekommt?

Also mein 2006er MacBook schafft sowas nicht in Echtzeit. Mag natürlich auch an der eingesetzten Software liegen.

Im Wiki findet sich auch ein Projekt, wo jemand schon mal eine lernfähige Software für belgische Verkehrszeichen zusammengestrickt hat. (Erkennen, Ausschneiden, Geotaggen) Das wäre ein Anfang.

Gruss, Chaos

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Comment from jutezak on 9 January 2013 at 19:24

I would suggest using a smartphone as camera/processor. Better to have many people driving each not so much, compared to a few people with special hardware,

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Comment from ubahnverleih on 9 January 2013 at 23:08

@jutezak hm i think you're right. Not shure if the GPS in this phones is good enough.

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Comment from Tric on 10 January 2013 at 11:48

So ähnliche Sachen gibt es ja schon, muss nur noch so gebaut werden, dass nicht die Autos sondern die Verkehrszeichen erkannt werdenl:

http://www.mobiflip.de/ionroad-fuer-android-das-mobile-fahrassistent-system/

http://www.mobtivity.com/de/news/entry/ionroad-fahrerassistenzsystem-via-smartphone.html

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Comment from jutezak on 13 January 2013 at 10:06

@ubanverleih,

The GPS is most phones is fine I think. The idea is that a human interprets the photo anyway. The output will be geotagged photos of traffic signs, just like we have GPS traces now.

The biggest source of error will be time. GPS position is often a second behind reality. Also the processing delay needs to be taken into account.

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Comment from Nakaner on 15 January 2013 at 18:15

@ubahnverleih, Wenn es nicht automatisiert sein muss, sondern von Hand ausgewertet wird, kann man als Einzelperson im Auto mit Videomapping (mit Ton) + gute Bing-Bilder + GPS-Tracker schon viel erreichen. Einfach das Smartphone irgendwie an der Frontscheibe befestigen, Videoaufnahme einschalten, GPS-Tracker einschalt und losfahren. Daheim dann die Tonspur aus dem Video extrahieren und in JOSM mit dem Track synchronisieren. Anhand der eigenen Ansagen, die man während der Fahrt gemacht hat, und der Umgebung, die man auf dem Video sieht, kann man da recht viel Verwertbares finden (Straßenschilder, Tempolimits, Bushaltestellen, POIs, Fahrbahnbeläge).

Ich habe im November/Dezember 2012 mit drei Kommilitonen im Studiengang Vermessungswesen an der Hochschule Anhalt motorisiertes Audio-/Videomapping ausprobiert. Die Erkenntnisse werde ich in den nächsten Wochen mal im Wiki auf meiner Benutzerseite dokumentieren.

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Comment from ubahnverleih on 18 January 2013 at 23:50

@Nakaner Ich habe mal nur Audiomapping als Fußgänger probiert. Ich fand es dann sehr zeitaufwendig und anstrengend das dann in Josm zu hacken. Ich hatte eher die Idee das mit georeferzierten Bildern auf einer karte zu machen, so dass auch andere Mapper auf die Information zugriff haben.

Videomapping werde ich trotzdem mal probieren. Klar kann man da mehr informationen herraussammeln als bei fotos oder Audio.

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Comment from Nakaner on 29 January 2013 at 23:18

@ubahnverleich Die Tonspur kann man in JOSM wie Fotos georeferenzieren. In der JOSM-Hilfe ist es beschrieben. Man sollte darauf achten, dass die Audioaufnahme zeitlich vor dem GPS-Track beginnt.

Videomapping habe ich ursprünglich auch vorgehabt, musste es aber bleiben lassen, da das JOSM-Plugin kaputt ist. Den Entwickler des Plugins werde ich mal darauf aufmerksam machen, wenn er mit seiner Masterarbeit fertig ist.

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