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    <title>Transport Research International Documentation (TRID)</title>
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    <managingEditor>tris-trb@nas.edu (Bill McLeod)</managingEditor>
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      <title>Transport Research International Documentation (TRID)</title>
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      <title>Die Zulässigkeit der Ausstattung von Einsatzfahrzeugen mit Dashcams</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2569812</link>
      <description><![CDATA[Festgestellt wird, dass es keine entgegenstehenden Vorschriften der Straßenverkehrszulassungsordnung (StVZO) zur Ausstattung von Einsatzfahrzeugen mit Dashcams gibt. Moderne Dashcams (Front- und Heckkamera in Kombination) in Einsatzfahrzeugen seien im Falle von Verkehrsunfällen während Einsatzfahrten als Beweismittel sinnvoll und geeignet. Der Dashcam-Einsatz muss datenschutzkonform erfolgen, das heißt, ohne dass das Verkehrsgeschehen während der Einsatzfahrt fortlaufend aufgezeichnet wird. Dashcams sind hinsichtlich der gespeicherten Daten in bestehende Datenschutzkonzepte zu integrieren und die Nutzer/-innen sind in der datenschutzkonformen Anwendung der Kameras zu schulen.]]></description>
      <pubDate>Mon, 08 Sep 2025 14:51:14 GMT</pubDate>
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    <item>
      <title>Detektion von Radfahrern im signalgeregelten Bereich von Knotenpunkten in Verbindung mit Absetzung einer Warnmeldung für Kraftfahrzeuge</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2573181</link>
      <description><![CDATA[Im Bereich von signalgeregelten Knotenpunkten kommt es oftmals zu Konflikten zwischen dem geradeausfahrenden Radverkehr und dem rechtsabbiegenden Kraftfahrzeugverkehr. Um Fahrzeugführer an besonders konfliktbehafteten Knotenpunkten zu unterstützen und Kollisionen mit Radfahrern zu vermeiden, werden infrastrukturseitige Abbiegeassistenzsysteme erprobt, die kritische Situationen automatisch erkennen und die betreffenden Verkehrsteilnehmer rechtzeitig warnen sollen. Eine Pilotanwendung eines solchen vollautomatischen Systems wurde 2023 in der Stadt Gießen, am Knotenpunkt Frankfurter Straße-Friedrichstraße, durch Installation und Inbetriebnahme eines KI-unterstützten Kamerasystems durch ein Unternehmen realisiert. Bei Erkennung einer Konfliktsituation wird ein Warnsignal über einen Doppelblinker angezeigt. Zukünftig können Warnmeldungen auch per Funk (ITS-G5) von einer Roadside Unit an die On-Board Unit des betreffenden Fahrzeugs gesendet werden. Da es sich um einen der ersten Pilotbetriebe eines solchen Systems außerhalb von Forschungs- und Entwicklungsprojekten in Deutschland handelt, war es von Interesse, dass auch herstellerunabhängige, belastbare Daten zur Leistungsfähigkeit und Wirksamkeit des Systems ermittelt wurden. Dazu diente eine wissenschaftliche Begleituntersuchung. Die Analyse der Ausgangssituation basierte zum einen auf bereits vorhandenen Daten, die öffentlich verfügbar waren oder von der Stadt Gießen beziehungsweise ihrem beauftragten Unternehmen zur Verfügung gestellt wurden. Zum anderen, größeren Teil, wurden neue Daten im Rahmen einer Vor-Ort-Analyse durch eine videogestützte Verkehrsbeobachtung und Messungen bei Testfahrten mit Fahrrad und Pkw im Oktober 2023 erhoben. Zur Bewertung der Zuverlässigkeit und potenziellen Wirksamkeit des Warnsystems wurden während des Realbetriebs aufgetretene Konfliktsituationen und die entsprechenden Warnsignale des Doppelblinkers mithilfe einer automatisierten Videoanalyse stichprobenartig ausgewertet. Dazu erfolgte eine insgesamt viertägige Videobeobachtung in zwei Teilen im Januar und März 2024. Für den infrastrukturseitigen Abbiegeassistenten wurde eine Genauigkeit der Situationserkennung von durchschnittlich 87,9 Prozent festgestellt. Bezogen auf die Gesamtdauer der Konfliktsituationen beträgt die Genauigkeit 90,4 Prozent. In 2,5 Prozent der Zeit wurden potenzielle Konfliktsituationen dagegen nicht erkannt. Entscheidend für die Wirksamkeit ist neben der korrekten Situationserkennung auch die Rechtzeitigkeit der Warnmeldung. Diese wurde anhand der Kenngröße Pünktlichkeit bewertet. Aus einer Untersuchung im Rahmen des Xcycle-Projekts ist bekannt, dass Verkehrsteilnehmer eine Warnmeldung als rechtzeitig empfinden, wenn diese mindestens 3,5 Sekunden vor dem Konfliktpunkt eintrifft. Die hohe Pünktlichkeit des untersuchten Warnsystems in Gießen relativiert sich, wenn die verfügbaren Reaktionszeiten von durchschnittlich nur 2,6 Sekunden betrachtet werden. In nur 19 von 66 ausgewerteten Situationen beträgt der Wert mindestens 3,5 Sekunden, was einer Quote von 28,8 Prozent entspricht. Die Warnmeldung erfolgt in der aktuellen Systemkonfiguration (Stand: Mai 2024) ausschließlich durch ein optisches Warnsignal in Form eines Doppelblinkers vom gegenüberliegenden Straßenrand. Wie hoch der Anteil der Kraftfahrzeugführer ist, die den Doppelblinker tatsächlich als Warnsignal wahrnehmen und beachten, wurde nicht untersucht. Durch die geplante Inbetriebnahme einer Roadside Unit, die Warnnachrichten direkt an einzelne Fahrzeuge sendet, wird die Wirksamkeit des Warnsystems perspektivisch erhöht. Die Warnmeldungen können jedoch nur in Fahrzeugen, die über eine On-Board Unit verfügen, verarbeitet und angezeigt werden. Seitens der Stadt Gießen ist bereits vorgesehen, Linienbusse und andere Dienstfahrzeuge damit auszustatten. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: Traffic conflicts often arise between cyclists travelling straight ahead and motor vehicles turning right at signalized intersections. In order to support vehicle drivers at particularly conflict-prone junctions and thus avoid collisions with cyclists, infrastructural turning assistance systems that automatically recognise critical situations and warn the road users on time are tested. A pilot application of such a fully automated system was realised in 2023 in the city of Giessen, at the Frankfurter Straße-Friedrichstraße junction, through the installation and launch of an AI-supported camera system by a company. When a conflict situation is detected, a warning signal is displayed via a double flashing light from the roadside. In future, warning messages can also be sent by shortrange communication (ITS-G5) from a roadside unit to the on-board unit of the corresponding vehicle. As this is one of the first pilot operations of such a system in Germany not being part of a dedicated research and development project for such systems, obtaining manufacturer-independent, reliable data on the performance and effectiveness of the system was of interest. This objective was to be achieved by a scientific study. The analysis of the initial situation was based on existing data that was publicly available or provided by the City of Giessen or its commissioned company. On the other hand, new data was collected as part of the on-site analysis by means of video-based traffic observation and measurements during test drives by bicycle and car in October 2023. To evaluate the reliability and potential effectiveness of the warning system, conflict situations that occurred during real operation and the corresponding warning signals from the double flashing lights were randomly analysed using an automated video analysis. This involved a total of four days of video observation in two separate time periods in January and March 2024. An average accuracy of 87.9 percent was determined for the situation recognition of the infrastructure-based turning assistant. In relation to the total duration of the conflict situations, the accuracy is 90.4 percent. Potential conflict situations were not recognised 2.5 percent of the time. In addition to correct situation recognition, the timeliness of the warning message is also crucial for effectiveness. This was assessed using the punctuality parameter. It is known from a study conducted as part of the Xcycle project that road users perceive a warning message as being on time, if it arrives at least 3.5 seconds before the point of conflict. The high punctuality of the warning system analysed in Giessen is therefore put into perspective when the available reaction times of just 2.6 seconds on average are considered. In only 19 of the 66 situations analysed, the value was at least 3.5 seconds, which corresponds to a rate of 28.8 percent. In the current system configuration (as of May 2024), the warning is signalled exclusively by a visual warning signal in the form of a double flashing light from the opposite side of the road. The proportion of motorists who actually recognise and respect the double flashing lights as a warning signal was not investigated in this project. The planned launching of an existing roadside unit, which sends warning messages directly to individual vehicles by radio (ITS-G5), will potentially increase the effectiveness of the warning system. However, only vehicles equipped with an on-board unit are able to process and display such warning messages. Therefore, the City of Giessen is already planning to equip buses and other service vehicles with such on-board units. (A)]]></description>
      <pubDate>Wed, 16 Jul 2025 12:00:15 GMT</pubDate>
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    <item>
      <title>Verbesserte Unfallrekonstruktion durch zusätzliche Anknüpfungstatsachen und KI</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2496624</link>
      <description><![CDATA[Auf Basis von Daten der German In-Depth Accident Study (GIDAS) wurde untersucht, welche Verbesserungen der GIDAS-Unfallrekonstruktion durch Erhebung zusätzlicher Anknüpfungstatsachen zu erwarten sind und ob die Unfallrekonstruktion durch Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) optimiert werden kann. Zunächst wurde das Vorgehen in der Rekonstruktion von Verkehrsunfällen im Rahmen des GIDAS-Projektes analysiert. In Abhängigkeit der derzeit verfügbaren Informationsquellen wurden sieben verschiedene Rekonstruktionsvarianten gefunden, für die während der Projektlaufzeit Beispielfälle von erfahrenen GIDAS-Rekonstrukteuren bearbeitet wurden. Diese Fälle bildeten die Basis für eine spätere KI-Potenzialabschätzung. Die Untersuchung derzeit in GIDAS standardmäßig erhobener Informationsquellen und der sich daraus ergebenden Anknüpfungstatsachen ergab, dass aktuell für die Bestimmung von etwa der Hälfte der bisherigen Anknüpfungstatsachen nur eine Informationsquelle vorhanden ist. Unter Einbeziehung neuer Informationsquellen, die zur Verbesserung der Rekonstruktion analysiert wurden, konnte dieser Anteil auf ein Viertel reduziert werden. Anhand der drei beispielhaft gewählten neuen Informationsquellen Event Data Recorder (EDR), Reibwertschätzung (NIRA-Board, NIRA Dynamics AB) und Videos von Verkehrsüberwachungskameras wurde für exemplarische Verkehrsunfälle eine Abschätzung des Mehrwertes der zusätzlichen Erhebung dieser neuen Informationsquellen durchgeführt. Im Ergebnis ermöglichen neue Informationsquellen schon vorhandene GIDAS-Kodierungen zu präzisieren oder sogar vorher unbekannte Parameter zu erfassen. Die derzeit in GIDAS verwendeten Variablen für Toleranzangaben im Rekonstruktionsprozess und ihre Verwendungshäufigkeit waren Teil einer weiteren Analyse. Darauf aufbauend wurde die Genauigkeit der Angabe von rekonstruierten Bewegungsparametern untersucht und für einen Teil der im Projektzeitraum rekonstruierten Unfälle der relative Fehler der Kodierungen für Geschwindigkeitswerte in den verschiedenen Phasen eines Unfalls analysiert. Im Ergebnis zeigt sich, dass Geschwindigkeitsangaben der In-Crash-Phase bei Auslaufbeginn die größten relativen Fehler haben. Die Analysen zum derzeitigen GIDAS-Rekonstruktionsprozess wurden mit einer Befragung von Rekonstrukteuren abgeschlossen, durch die subjektive Beurteilungsfehler im Rekonstruktionsprozess herausgearbeitet wurden. Zwischen den rekonstruierenden Personen ergaben sich teilweise große Unterschiede in der Variablenbestimmung. Ein GIDAS-Teildatensatz von 1.837 Pkw-Pkw-Unfällen ermöglichte grundlegende Betrachtungen für die Prüfung, ob die Verkehrsunfallrekonstruktion durch KI-Methoden effizienter und mit weniger Toleranzen behaftet durchgeführt werden kann. Fünf verschiedene Modelle des maschinellen Lernens wurden trainiert und evaluiert. Bei der Anwendung auf einen GIDAS-Testdatensatz zeigte sich, dass das CatBoost-Modell die höchste Vorhersagegenauigkeit für die Parameter Ausgangsgeschwindigkeit v0, Kollisionsgeschwindigkeit vk, vektorielle Geschwindigkeitsdifferenz delta-v und den Energy-Equivalent-Speed (EES) hatte. Dass KI-Anwendungen einen potenziellen Nutzen für die Unfallrekonstruktion haben, wurde durch Ergebnisse für zwanzig Beteiligte der im Projektzeitraum rekonstruierten Pkw-Pkw-Unfälle deutlich. Bei zwölf beteiligten Pkw (60%) weist die Vorhersage der Ausgangsgeschwindigkeit eine Abweichung von maximal 20% zum vom Rekonstrukteur festgelegten Wert auf; vier Beteiligte (20%) haben maximal nur 10% Abweichung. Die vorhergesagte Ausgangsgeschwindigkeit liegt für fünf Beteiligte (25%) innerhalb des vom Rekonstrukteur angegebenen Toleranzbereichs, der für diese Beteiligten Abweichungen bis zu 20% zulässt. Bei der Arbeit mit den KI-Modellen wurden Schwächen deutlich, deren Ursprung in der relativ kleinen Trainingsdatenmenge vermutet wird. Die entstandenen KI-Modelle sind daher als Ausgangspunkt für den iterativen Prozess der Implementierung und Integration von KI in der Unfallrekonstruktion einzuordnen. ABSTRACT IN ENGLISH: Using data from the German In-Depth Accident Study (GIDAS), it was analyzed which improvements can be expected by interrogating additional sources of information and whether artificial intelligence (AI) allows for optimizing accident reconstruction. First, current accident reconstruction procedures performed as part of the GIDAS project were studied. Seven different reconstruction methods were defined depending on the availability of current sources of information, and multiple example cases were processed by experienced GIDAS reconstructionists for each of these methods during the project duration. These cases also provided the basis for the subsequent estimation of their AI potential. The standard sources of information currently collected during GIDAS data acquisition were documented and their resulting connecting facts examined. Approximately half of those connecting facts are based on only one specific source of information. This proportion was reduced to approximately a quarter by integrating new sources of information. Using three new sources of information as examples Event Data Recorder (EDR), estimation of the coefficient of friction (NIRA-Board, NIRA dynamics AB) and recordings from traffic enforcement cameras), it was possible to evaluate the added value of accessing additional sources of information during traffic accident reconstruction for example cases. As a result, new sources of information allowed to define already existing GIDAS data more precisely or even capture previously unknown parameters. GIDAS variables that define the uncertainty of parameters during the reconstruction process as well as their respective usage frequencies were analyzed. Based on this, the accuracy of reconstruction parameters describing vehicle motion were studied. Data from example cases were used to calculate the relative error of speed values depending on accident phases. As a result, speed values of the in-crash phase at vehicle separation have the highest relative error. The analyses of the current reconstruction methods were completed by interviewing multiple reconstructionists with regard to subjective considerations during variable assessment. The importance assigned to parameters for variable assessment varied widely between different reconstructionists. A dataset of 1,837 vehicle-to-vehicle GIDAS collisions allowed the assessment whether accident reconstruction can be performed more efficiently and with reduced uncertainty using AI methods. For this process five different machine learning algorithms were developed, trained, and evaluated. After the models were applied to a GIDAS test dataset, the CatBoost-model proved to have the highest prediction accuracy for the parameters initial speed, collision speed, change in velocity (delta-v) and energy equivalent speed (EES). Analysis of the example cases using the AI algorithms showed that AI can be beneficial for accident reconstruction. The predicted initial speed by the AI algorithm diverged by only 20% for twelve collision participants and 10% for four collision vehicles, respectively. The predicted initial speed for five collision participants (25%) was within the same margin of uncertainty as determined by a reconstructionist. The application of AI algorithms showed some limitations, most likely due to the small number of cases within the training dataset. The generated AI algorithms should thus be regarded as a starting point for the future iterative process of implementing and integrating AI into traffic accident reconstruction.]]></description>
      <pubDate>Mon, 03 Feb 2025 11:30:37 GMT</pubDate>
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    </item>
    <item>
      <title>Vereinfachte lichttechnische Vermessung der ortsfesten Straßenbeleuchtung bei Dunkelheitsunfällen. (Kurzbericht)</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2452650</link>
      <description><![CDATA[Im Rahmen des Projektes wurden vereinfachte lichttechnische Messverfahren entwickelt, um photometrische Daten bei Dunkelheitsunfällen schnell und zuverlässig erheben zu können. Für die Erhebung von Beleuchtungsstärken wurden zunächst Messungen mit verschiedenen Messköpfen durchgeführt. Der Messkopf mit den gemäß Kenngrößen geringsten Werten wurde anschließend auf ein mobiles Modellfahrzeug montiert. Für dieses wurde ein Verfahren entwickelt, mit dem Beleuchtungsstärken an Unfallorten einfach erhoben werden können. Für die Erhebung von Leuchtdichten wurde zum einen ein Leuchtdichtenormal entwickelt. Mit Hilfe des Normals können verschiedene Leuchtdichten eingestellt werden. Ein visueller Abgleich ermöglicht die Überprüfung der Einhaltung einer normgerechten Beleuchtungssituation an Unfallorten. Zum anderen wurde ein spezielles Kalibrierverfahren für Leuchtdichten für Digitalkameras getestet. Im Gegensatz zum Einsatz des Leuchtdichtenormals, welches für die Zuordnung zu einer Beleuchtungsklasse nur das menschliche Auge als Referenz verwendet, werden hier echte Leuchtdichtebilder erzeugt, die ortsaufgelöst viele, replizierbare Werte liefern. Die Evaluation der Verfahren ergab, dass mit dem Messfahrzeug sehr verlässliche Aussagen zu den an Unfallorten vorliegenden Beleuchtungsstärken getroffen werden können. Auch die mit der kalibrierten Digitalkamera erhobenen Werte lagen in ihrer Abweichung zu den Werten normgerechter Messungen in noch tolerablen Grenzen. Dahingegen wurden mit dem Leuchtdichtenormal zum Teil große Fehleinschätzungen vorgenommen. Für das Messfahrzeug sowie das Leuchtdichtenormal ist zu beachten, dass es sich um Prototypen handelt. Die Fertigung für eine breite Anwendung ist daher noch mit größerem Aufwand verbunden. Für die Anwendung des Messfahrzeugs sowie der kalibrierten Digitalkamera wurde ein Leitfaden erstellt, der die genaue Vorgehensweise der Messungen am Unfallort beschreibt. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: Within the framework of the project, simplified photometric measurement procedures were developed to be able to collect photometric data quickly and reliably in the event of darkness accidents. For the collection of illuminance values, measurements were first carried out with different measuring heads. The measuring head with the lowest values according to the parameters was then mounted on a mobile model vehicle. A method was developed for this vehicle, with which illuminance levels at accident locations can be easily recorded. On the one hand, a luminance standard was developed to measure luminance. With the help of the standard, different luminances can be set. A visual comparison makes it possible to check whether the lighting situation at accident sites complies with the standard. On the other hand, a special calibration procedure for luminance levels for digital cameras was tested. In contrast to the use of the luminance standard, which only uses the human eye as a reference for the assignment to a lighting class, real luminance images are generated here, which provide many replicable values with spatial resolution. The evaluation of the methods showed that the measurement vehicle can be used to make very reliable statements about the illuminance levels present at accident locations. The values obtained with the calibrated digital camera were also within tolerable limits in their deviation from the values of standardised measurements. On the other hand, the luminance standard was used to make some major misjudgements. It should be noted that the measurement vehicle and the luminance standard are prototypes. Production for widespread use is therefore still associated with greater expense. For the application of the measurement vehicle and the calibrated digital camera, a guideline was created that describes the exact measuring procedure at the accident site. (A)]]></description>
      <pubDate>Thu, 14 Nov 2024 10:23:12 GMT</pubDate>
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    </item>
    <item>
      <title>Fotogrammetrische Methoden zur Auswertung von Beweisfotos in der Verkehrsüberwachung</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2394450</link>
      <description><![CDATA[Vorgestellt wird eine Methode, mit der eine rechnerische Überprüfung messrelevanter Größen einer Verkehrsüberwachungsmaßnahme, wie beispielsweise Kamerahöhe, Schwenkwinkel oder Fahrzeugposition auf der Fahrbahn, auf Grundlage einer Beweisfotoauswertung möglich ist. Die Berechnungen sind ausreichend genau, um auf Abweichungen im Hinblick auf die in der Gebrauchsanweisung von Messgeräten zur amtlichen Verkehrsüberwachung vorgegebenen Rahmenbedingungen zu schließen. Die vorgestellte fotogrammetrische Methode eignet sich insbesondere, wenn eine physische Begehung der Messstelle nicht möglich ist und bietet darüber hinaus Potenzial für einen erhöhten Automatisierungsrad bei der Analyse von Verkehrsüberwachungsfällen durch Sachverständige. Im Beitrag beschrieben werden die mathematischen Grundlagen, die Vorgehensweise sowie die Validierung der vorgestellten forensischen Prüfmethode anhand von Versuchen. ABSTRACT IN ENGLISH: A photograph is an image of a space on a plane. This work shows known principles and their application for the calculation of distances in an image. These findings are transferred to the evaluation of photographic evidence from the field of official traffic monitoring. For example, a plausibility check can be carried out analytically and with explicit error calculation for official speed measurements. The method presented here is particularly suitable in cases where a physical inspection of the measuring point is not possible. In addition, the method developed makes it possible to increase the degree of automation in expert testing in the field of traffic monitoring. (A)]]></description>
      <pubDate>Wed, 17 Jul 2024 10:10:53 GMT</pubDate>
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    <item>
      <title>Die Anforderung von Backendserverdaten für die Aufklärung von Verkehrsunfällen</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2387412</link>
      <description><![CDATA[Davon auszugehen ist, dass einer Reihe von Fahrzeugherstellern auf eigenen Servern (sogenannten Backendservern) Daten aus dem Fahrbetrieb ihrer Fahrzeugflotte speichern. Unklar ist jedoch, welche Hersteller die Fahrbetriebsdaten welcher Fahrzeugmodelle in welchem Umfang und wie lange auf ihren Servern vorhalten. Festgestellt wird, dass das Strafprozessrecht (StPO) und die Datenschutznormen den Fortschritten der Fahrzeugtechnik nicht standhalten konnten, dass jedoch die digitalen Fahrzeugdaten auf Backendservern der Hersteller für die Aufklärung von Verkehrsunfällen eine stetig wachsende Bedeutung haben. Auch der Arbeitskreis I des Deutschen Verkehrsgerichtstags 2023 hat bestätigt, dass die Belange der Verkehrsunfallaufklärung in Bezug auf die Fahrzeugdaten bislang nicht im ausreichendem Maß Berücksichtigung finden. Dies betreffe sowohl die nationale als auch EU-weite Gesetzgebung. Gefordert wird, schnellstmöglich klare Rechtsverhältnisse herbeizuführen, um die rechtlichen Unsicherheiten in der Praxis der Ermittlungsbehörden, die teilweise tiefgreifenden juristischen Prüfungen und inhomogenen Ergebnisse bei den Datenanfragen zu beseitigen. Für die Aufklärung von Verkehrsunfällen seien vor allem technische Daten aus Steuergeräten, Fahrdynamikdaten, Daten der Außenkameras (Umfeldüberwachung) sowie Daten der Innenraumkameras (Fahrerüberwachung) von Relevanz. Anhand dieser Datengruppen wird die Bedeutung von Fahrzeugdaten auf Backendservern für die Verkehrsunfallaufklärung erläutert. Festgestellt wird, dass die Backendserverdaten dem vollen Schutz des Artikels 10 Grundgesetz (GG) unterliegen und dass die Paragrafen 94ff StPO eine verfassungskonforme Eingriffsnorm zur Beschlagnahme der Daten von den Backendservern der Automobilhersteller darstellen. Abschließend werden datenschutzrechtliche Implikationen angesprochen und Empfehlungen gegeben.]]></description>
      <pubDate>Mon, 24 Jun 2024 09:35:24 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2387412</guid>
    </item>
    <item>
      <title>Die Polizei als Auge und Ohr des Straßenverkehrsamtes - und das nicht nur im übertragenen Sinn. Nutzbarkeit der Bodycam für die polizeiliche Meldepflicht gemäß Paragraf 2 Absatz 12 StVG am Beispiel der Polizei NRW</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2387416</link>
      <description><![CDATA[Gemäß Paragraf 2 Absatz 12 Straßenverkehrsgesetz (StVG) besteht eine Informationspflicht der Polizei gegenüber den Fahrerlaubnisbehörden, wenn Tatsachen auf nicht nur vorübergehende Mängel von Fahrerlaubnisinhabern oder Fahrerlaubnisinhaberinnen hinsichtlich ihrer Fahreignung hindeuten. Ergänzend zu einem früheren Beitrag des Verfassers (siehe 01913108) wird der Frage nachgegangen, ob eine Bodycam-Aufzeichnung den schriftlichen Bericht der Polizei an die Fahrerlaubnisbehörde ergänzen darf, beispielsweise, wenn sich die betreffende Person im Rahmen einer Verkehrskontrolle als impulsiv/hoch aggressiv erwiesen oder eine verkehrsfremde Straftat mit hohem Aggressionspotenzial begangen hat. Erläutert wird, unter welchen Voraussetzungen der Bodycam-Einsatz bei der Polizei Nordrhein-Westfalen (NRW) grundsätzlich zulässig ist. Es werden denkbare Beispiele für Polizei-Einsätze mit Bodycam-Aufzeichnung vorgestellt, bei denen die rechtmäßig angefertigte, polizeiliche Aufzeichnung für eine andere Gefahrenabwehrbehörde zur Unterstützung ihrer Maßnahmenfindung von Bedeutung sein könnte. Des Weiteren wird untersucht, für welche Einsatz-Zwecke (Gefahrenabwehr beziehungsweise rein zur Beweissicherung) Bodycam-Aufzeichnungen rechtskonform möglich sind. Festgestellt wird, dass rechtskonform angefertigte Bodycam-Aufzeichnungen der Polizei nicht nur zur Beweissicherung in Straf- und Ordnungswidrigkeitenverfahren genutzt, sondern grundsätzlich auch zur Gefahrenabwehr anderer Behörden, insbesondere den Straßenverkehrsämtern, zur Verfügung gestellt werden dürfen.]]></description>
      <pubDate>Mon, 17 Jun 2024 16:38:10 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2387416</guid>
    </item>
    <item>
      <title>Beweissicherung und Nachfahrmessungen im Themenbereich Raser, Poser, Tuner</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2359342</link>
      <description><![CDATA[Ende 2023 hat die Hessische Polizei die Videostreife "Raser Poser Tuner" (VS RaPoTu) als Standardeinsatzmittel eingeführt, die auf eine im Jahr 2017 gegründete Kontrolleinheit namens KART beim Polizeipräsidium Frankfurt am Main zurückgeht, als verbotene Kraftfahrzeugrennen besonders im Fokus der Öffentlichkeit standen und in der Folge das Strafrecht angepasst wurde. Die hessische Polizei entwickelte taktische Vorgehensweisen und passte diese an, um Delikte von Profilierungsfahrern und Teilnehmenden verbotener Kraftfahrzeugrennen als spezialisierte Einheiten zu verfolgen. Es wurden Lösungen dafür gefunden, um die Verstöße der Risikofahrer beweissicher dokumentieren zu können. Dargelegt werden Erfahrungen im Rahmen des Pilotverfahrens KART/VS RaPoTu hinsichtlich Kamera-/Videotechnik, Herangehensweise/Datengewinnung zu Geschwindigkeits- und Abstandsverstößen, Fahrzeugkonzept sowie Aus- und Fortbildung.]]></description>
      <pubDate>Thu, 13 Jun 2024 09:46:16 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2359342</guid>
    </item>
    <item>
      <title>Maschinelle Lernverfahren zur videobasierten Intentionserkennung von Radfahrern mit stationären Kameras</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2364525</link>
      <description><![CDATA[Im Verkehr der Zukunft werden sich immer mehr automatisierte Fahrzeuge die Straße mit Radfahrern teilen. Um eine sichere Interaktion zu gewährleisten, müssen automatisierte Fahrzeuge neben der aktuellen Position eines Radfahrers auch dessen zukünftige Positionen schätzen. Während moderne Fahrzeuge mit Fahrerassistenzsystemen ausgestattet sind, kommt es besonders an dicht befahrenen Knotenpunkten, wie innerstädtischen Kreuzungen, häufig zu Verdeckungssituationen durch andere Verkehrsteilnehmende. Diese Situationen können durch infrastrukturbasierte Kameras aufgelöst werden. Durch höhergelegene Anbringungsorte der Kameras können Verdeckungssituationen vermieden und eine hochgenaue Modellierung des Fahrzeugumfelds generiert werden. In der Arbeit wurden maschinelle Lernverfahren zur videobasierten Intentionserkennung bei Radfahrenden entwickelt und evaluiert. Die für die Untersuchungen verwendeten Videodaten wurden durch ein Weitwinkel-Stereokamerasystem, bestehend aus zwei hochauflösenden Kameras, erfasst. Ziel war die Intentionserkennung bei Radfahrenden. Hierzu zählen sowohl die Detektion des Bewegungszustands des Radfahrers, wie zum Beispiel Warten oder Losfahren als auch die Vorhersage der zukünftigen Positionen. Zu den Kernthemen der Arbeit gehören die Einbeziehung von Videodaten in den Intentionserkennungsprozess, die Verwendung von geschätzten Bewegungszuständen zur Verbesserung der Trajektorienprädiktion und die Entwicklung von probabilistischen Verfahren zur Trajektorienprädiktion. Durch die Einbeziehung von Videodaten wurden in den Bereichen der Bewegungszustandsdetektion und der Trajektorienprädiktion deutliche Verbesserungen im Vergleich zu positionsbasierten Methoden erzielt. Im Bereich der probabilistischen Trajektorienprädiktion konnte durch die Kombination aus Bewegungszustandsdetektion und Trajektorienprädiktion ein Verfahren entwickelt werden, welches den aktuellen Stand der Technik übertrifft. (A)]]></description>
      <pubDate>Mon, 06 May 2024 14:05:51 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2364525</guid>
    </item>
    <item>
      <title>Datenschutz beim Einsatz von Kameras - insbesondere Dashcams - im Straßenverkehr</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2292748</link>
      <description><![CDATA[Werden Kameras in Fahrzeugen (wie unter anderem Dashcams) im Straßenverkehr eingesetzt, so sind bestimmte Vorgaben aufgrund der Datenschutzgesetzgebung zu beachten. Des Weiteren bestehen  Rechtsvorschriften in Bezug auf die Verwendung von Videoaufzeichnungen solcher Kameras als Beweismittel. Thematisiert werden die Zulässigkeit der Verarbeitung personenbezogener Daten aufgezeichnet durch Fahrzeugkameras, Nebenpflichten bei der Datenverarbeitung personenbezogener Daten sowie Folgen rechtswidriger Datenverarbeitungen und Nebenpflichtverletzungen. Dargelegt wird, dass - sofern die Kamerasysteme datensparsam und transparent verwendet werden - ein rechtskonformer Einsatz möglich ist.]]></description>
      <pubDate>Mon, 11 Dec 2023 09:00:17 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2292748</guid>
    </item>
    <item>
      <title>ADAC untersucht In-Cabin-Sensing-Systeme. Teile 1 und 2</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2121021</link>
      <description><![CDATA[Ziel der „General Safety Regulation 2019“ (EU-Verordnung 2019/2144) ist die verpflichtende Einführung von verschiedenen Fahrzeugsicherheitssystemen zur weiteren Senkung der Verletzten- und Getöteten-Zahlen im Straßenverkehr. Da Ablenkung und Müdigkeit wichtige Unfallursachen sind, wurden entsprechende Systeme zur Warnung bei Müdigkeit und nachlassender Aufmerksamkeit, beispielsweise Systeme zur "Driver drowsiness and attention warning (DDAW)", verpflichtend ab 06.07.2022 für bestimmte Fahrzeugklassen und ab 07.07.2024 verpflichtend für alle neu zugelassenen Fahrzeuge aufgenommen und europaweit für die Typgenehmigung vorgeschrieben. Ab 2024 beziehungsweise 2026 sind Systeme zur "Advanced driver distraction warning (ADDW)" zu verbauen, die Fahrzeugführende bei Ablenkung warnen. Systeme zur Innenraumerkennung (In-Cabin Sensing-Systeme, ICS) neuer Fahrzeugmodelle sind ab 2023 auch Teil des Euro NCAP-Programms. Der ADAC hat das Unfallvermeidungspotenzial von ICS-Systemen in Bezug auf die primäre, sekundäre und tertiäre Sicherheit untersucht, des Weiteren die Einsatzmöglichkeiten und Begrenzungen der Sicherheitssysteme. Betrachtet werden vier ICS-Systeme, die als direkte Systeme die Innenraum-Kamera nutzen. Auf Basis der ADAC-Unfalldatenbank wurde das künftige Unfallvermeidungspotenzial abgeschätzt. Teil 1 stellt die Testprodukte, den Systemumfang der ICS-Systeme sowie die Testkriterien und Testverfahren vor. Teil 2 präsentiert die Ergebnisse der Untersuchungen und Erkenntnisse aus den Demonstrationen und Testfahrten. Festgestellt wird, dass etwa jeder zehnte schwere Verkehrsunfall außerorts laut ADAC-Unfalldatenbank (2009-2019) auf eine/n abgelenkten, müden oder körperlich beeinträchtigten Fahrer oder Fahrerin zurückgeht. Für eine realistische Aussage zum Wirkpotenzial wurden die relevanten Faktoren Marktdurchdringung, Effizienz und Nutzungsgrad der Systeme eingeschätzt. Ermittelt wurde, dass unter Berücksichtigung dieser Faktoren sich in 25 Jahren nach Einführung der Systeme ein Unfallvermeidungspotenzial von bis zu 7 Prozent für den direkten und 16 Prozent für den erweiterten Wirkbereich ergibt. Die aktive Fahrzeugsicherheit könnte insbesondere durch die Kombination von sicherheitsrelevanten Fahrerassistenzsystemen mit Systemen der Innenraumsensierung bedeutend gesteigert werden. Zur Bewertung der Funktionstüchtigkeit wurden die Systeme anhand der geltenden Regularien untersucht, um die Einsatzmöglichkeiten in der primären, sekundären und tertiären Fahrzeugsicherheit zu bestimmen. Drei Systeme wurden vor allem im Hinblick auf die aktive Sicherheit entwickelt und können schon heute große Teile des ab 2023 geltenden Euro-NCAP-Protokolls erfüllen. ABSTRACT IN ENGLISH: In order to sustainably increase road safety, various vehicle safety systems are prescribed throughout Europe for type approval in the course of General Safety Regulation 2 (GSR 2). Since 06.07.2022 (for new vehicle models) and from July 2024 (for all newly registered vehicles), these include systems that assess driver drowsiness. From July 2024 and 2026 respectively, vehicles must have a further system that warns the driver as soon as he or she is distracted. In order to be able to determine how many accidents lie within the effective range of an in-cabin sensing system (ICS system), the ADAC has determined the accident avoidance potential on the basis of the ADAC accident database. In order to gain an insight into which functions current and future ICS systems comprise, four systems were examined in more detail and a test protocol was developed, which includes the possible applications of the systems in primary, secondary and tertiary vehicle safety. In terms of active vehicle safety, the Euro NCAP Safe Driving protocol was tested as it includes the legal requirements for detecting a drowsy driver and a distracted and unresponsive driver. (A)]]></description>
      <pubDate>Mon, 24 Apr 2023 09:52:12 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2121021</guid>
    </item>
    <item>
      <title>Wertvolle Daten für einen intelligenten ÖPNV. Wie Netzwerktechnologie den öffentlichen Nahverkehr leistungsfähiger, sicherer und vertrauenswürdiger macht</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2121018</link>
      <description><![CDATA[Netzwerk-Kameras und Videoanalyse liefern Informationen zu den Fahrgastzahlen, -bewegungen und zur Platzbelegung im öffentlichen Verkehr in Echtzeit. Mit dem vermehrten Einsatz solcher Systeme bis hin zum Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) rücken auch die Cybersicherheit sowie die Datenschutz-Konformität und die Datenverschlüsselung in den Blickpunkt.]]></description>
      <pubDate>Wed, 12 Apr 2023 09:32:29 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2121018</guid>
    </item>
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      <title>Evaluation von Maßnahmen zur Geschwindigkeitsüberwachung</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2143886</link>
      <description><![CDATA[Im Forschungsprojekt wurden Maßnahmen zur Geschwindigkeitsüberwachung evaluiert, insbesondere im Hinblick auf die Frage, an welchen Örtlichkeiten Anlagen zur Geschwindigkeitsüberwachung zur Erhöhung der Verkehrssicherheit geeignet sind und welche Auswirkungen die Anlagen tatsächlich für das Unfallgeschehen haben. Ziel war es, für die relevanten mit Geschwindigkeitsüberwachung bekämpfbaren Unfallkonstellationen (zum Beispiel schwere Fahrunfälle, Unfälle an plangleichen Knotenpunkten beziehungsweise im Zusammenhang mit Rotlichtvergehen) den aktuellen Stand der Wirkungszusammenhänge zwischen vorhandenen Aufstellorten, erzieltem Geschwindigkeitsverhalten und der Entwicklung des Unfallgeschehens zu ermitteln und Empfehlungen zur Anwendung abzuleiten. Eine der Kernfragen war, an welchen Örtlichkeiten die Einrichtung einer Geschwindigkeitsüberwachung eine Reduzierung der Unfallzahlen perspektivisch verspricht. Daher lag ein Schwerpunkt der Untersuchung auf der Begleitung bestehender Geschwindigkeitsüberwachungsanlagen, um einen Zusammenhang zwischen den örtlichen Randbedingungen der Geschwindigkeitsüberwachungsanlagen und deren Wirksamkeit herzustellen. Zur Evaluierung der Geschwindigkeitsüberwachungen wurden drei Teilkollektive gebildet: bestehende ortsfeste Geschwindigkeitsüberwachungsanlagen (oGÜ), geplante/neue Geschwindigkeitsüberwachungsanlagen (nGÜ) und mobile Geschwindigkeitsüberwachungsanlagen (mGÜ). Die vorliegenden Ergebnisse können die positive Wirksamkeit ortsfester Geschwindigkeitsüberwachungen an bestimmten Einsatzstellen - Knotenpunkte sowie Strecken mit fahrdynamisch relevanter Einhaltung der zulässigen Höchstgeschwindigkeit - auf das Unfallgeschehen belegen und für diese Stellen auch Erklärungen hierfür aus dem Geschwindigkeitsverhalten liefern. Weitere Erkenntnisse hätten sich ergeben können, wenn eine größere Auswahl an neuen Geschwindigkeitsüberwachungsanlagen bestanden hätte und eventuell ein längerer Nachher-Zeitraum für die Unfallanalyse an diesen Stellen möglich gewesen wäre. Demgegenüber konnten für mobile Anlagen in der Regel keine Sicherheitsverbesserungen an den konkreten Stellen nachgewiesen werden. Beim Geschwindigkeitsverhalten ist sogar fast durchgängig keine nachhaltige Wirkung außerhalb der Zeiten der konkreten Überwachung erkennbar. Inwiefern mobile Verkehrsüberwachung über den Flächendruck als präventive Maßnahme trotzdem ein geeignetes Mittel ist, konnte mit der gewählten Projektmethode nicht nachgewiesen werden.]]></description>
      <pubDate>Fri, 07 Apr 2023 13:42:13 GMT</pubDate>
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      <title>Evaluation von Maßnahmen zur Geschwindigkeitsüberwachung</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2140110</link>
      <description><![CDATA[Ein Forschungsprojekt der Unfallforschung der Versicherer (UDV) ist der Frage nachgegangen, welche Auswirkungen hohe Geschwindigkeiten auf das Unfallgeschehen haben und ob ortsfeste oder mobile Geschwindigkeitsüberwachungen zur Verbesserung der Verkehrssicherheit beitragen können. 137 Behörden wurden zum Einsatz von Geschwindigkeitsüberwachungen befragt. Für die durchgeführten Geschwindigkeitsmessungen wurden drei Teilkollektive gebildet. In jedem Teilkollektiv wurden Überwachungsanlagen auf der freien Strecke und Anlagen an Knotenpunkten jeweils inner- sowie außerorts untersucht. Die Messungen fanden statt an bestehenden ortsfesten Überwachungsanlagen, an neu eingerichteten ortsfesten Überwachungsanlagen sowie an Standorten mit regelmäßigen, mobilen Geschwindigkeitsüberwachungen. Zur Bewertung der Sicherheitswirkung ortsfester Anlagen wurden alle Unfälle mit Personenschaden für jeweils einen Dreijahreszeitraum vor und nach der Einrichtung der ortsfesten Überwachungsanlage herangezogen. Ortsfeste Geschwindigkeitsanlagen haben sich als sehr effektiv herausgestellt, sofern sie an den richtigen Stellen installiert waren. Die Unfallzahlen zeigten im Vorher-Nachher-Vergleich eine deutliche Reduktion von Unfällen mit Personenschaden. Die Wirkung mobiler Geschwindigkeitsüberwachungsanlagen auf die Sicherheit war auf den Überwachungszeitraum beschränkt. ABSTRACT IN ENGLISH: A research project by the German Insurers Accident Research (UDV) examined the effects of high speeds on accident occurrence and the question of whether fixed or mobile speed cameras can help to improve road safety. The results of a survey concerning the use of speed cameras by the authorities are presented. For the speed measurements, three sub-samples were formed: In each sub-sample, speed cameras were examined on open stretches of road as well as at intersections both inside and outside of built-up areas. The measurements were conducted at existing fixed speed cameras, at newly installed fixed speed cameras as well at 20 locations with regular use of mobile speed cameras. To evaluate the impact of the existing fixed speed cameras on safety, all accidents involving injury occurring during a period of three years before and three years after the installation of the speed cameras were considered. Fixed speed cameras turned out to be very effective if they are located in the right places. A clear reduction in accidents with injuries in the direct vicinity of the speed cameras was shown. The effect of mobile speed cameras is restricted to the monitoring period.]]></description>
      <pubDate>Mon, 27 Mar 2023 09:08:58 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2140110</guid>
    </item>
    <item>
      <title>Technische Systemevaluation des sicheren Ausleitens von Lkw auf Bundesautobahnen</title>
      <link>https://trid.trb.org/View/2104599</link>
      <description><![CDATA[Ziel des Projekts war die Evaluierung einer technischen Ausleitmethode für Fahrzeuge an Kontrollplätzen im Rahmen von Standkontrollen des Bundesamts für Güterverkehr (BAG), um das händische Ausleiten durch das Kontrollpersonal in Zukunft zu ersetzen und damit sicherer zu gestalten. An fünf deutschlandweit verteilten Standorten an Autobahnen wurde die Technik, bestehend aus: Bedienstation, Kameratechnik und LED-Ausleittafel, getestet und bewertet. Am Pilotstandort Sophienberg, Bayern, wurden empirische Untersuchungen zur Sicherheit und Funktionalität der Ausleittechnik durchgeführt. Es konnte herausgearbeitet werden, dass die Befolgungswahrscheinlichkeit bei einer Ausfahraufforderung durch das neue System bei etwa 65-75 Prozent liegt und das Fahrmanöver größtenteils als äußerst sicher eingestuft werden konnte. Die Erfassungswahrscheinlichkeit der auszuleitenden Fahrzeuge wurde auf etwa 90 Prozent bestimmt. Zusätzlich befragte man standortübergreifend fahrzeugführende Personen hinsichtlich der Ausführung und Darstellung der Ausleittafel. Durch eine Befragung des Kontrollpersonals wurden die höhere Sicherheit beim technischen Ausleiten bestätigt und Probleme herausgearbeitet, die dem Kontrollpersonal in der Testphase aufgefallen sind. Durch die empirischen Untersuchungen am Standort PWC Sophienberg und die standortübergreifenden Befragungen konnten Verbesserungspotenziale identifiziert werden, welche für einen zukünftigen, flächendeckenden Ausbau der Technik einbezogen werden. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: The aim of the project was to evaluate a technical method for diverting vehicles at control stations during stationary controls of the Federal Office for Goods Transport (BAG). The former method of manual diversion by control personnel is to be replaced by a digital solution and thus make the whole process safer. The technology, consisting of a control station, a camera system, and a LED panel is currently installed at five locations on freeways throughout Germany and was tested and evaluated within this project. The project team conducted empirical studies at the pilot site in Sophienberg, Bavaria on the safety and functionality of the new technology. It was possible to work out that the probability of compliance with a diversion request by the new system is around 65–75 % and that the driving maneuver could be classified as extremely safe for the most part. The probability of detection of vehicles and their number plates to be diverted was determined to be about 90 %. In addition to the empirical studies in Sophienberg, vehicle operators were interviewed across all pilot locations regarding the design and presentation of the LED panel. A survey among the control personnel confirmed the higher level of safety during the technical diversion and identified problems that the control personnel noticed during the test phase. The empirical studies at the PWC Sophienberg site and the cross-site surveys identified potential for improvement, which will be incorporated into a future, comprehensive expansion of the technology.]]></description>
      <pubDate>Tue, 14 Mar 2023 15:08:20 GMT</pubDate>
      <guid>https://trid.trb.org/View/2104599</guid>
    </item>
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