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Verwandeln Sie Überwachungsvideos von Verkehrsaufnehmern in handlungsfähige Informationen Mobility Analytics
Verfolgen, klassifizieren und analysieren Sie multimodale Verkehrs- und Fußgängerbewegungen in Echtzeit. Implementieren Sie edge-verarbeitete und DSGVO-konforme Analysen in Ihre bestehende CCTV-Infrastruktur, ohne eine einzige Byte an Videodaten in die Cloud zu senden.
98% + Genauigkeit der Fahrzeugerkennung in herausfordernden Außenumgebungen
99.8% Zuverlässigkeit der Fußgängererkennung bei aktiver Infrastruktur
100% Compliance mit der DSGVO durch lokale, luftgekühlte Edge-Verarbeitung
Integration mit VMS-Software wie Milestone’s Xprotect und Genetec
Funktioniert mit bestehenden IP-Kameras und älteren analogen CCTV-Infrastrukturen
Integration mit Verkehrssteuerungssystemen (Swarco, Yunex usw.)
Design entsprechend der DSGVO – Echtzeit-Unterschärfung von Gesichtern und Kennzeichen sowie keine biometrischen Daten
Mehrmodulartiger Verkehrsaufzeichnungs- und Fahrzeugklassifizierungssystem
Lokale und regionale Behörden benötigen genaue Nutzungsdaten, um Investitionen in Infrastruktur zu rechtfertigen. MarshallAI ersetzt manuelle Zähler und zerbrechliche, veraltete Systeme durch automatisierte visuelle Intelligenz, die auch bei starkem Regen, starkem Nebel und bei minusgradigen Temperaturen im nordischen Winter funktioniert.
Unsere Plattform zählt nicht nur den Verkehr; sie kategorisiert gleichzeitig die Zusammensetzung Ihrer Straßen.
Granulare Klassifizierung: Vergleichen Sie PKW, Lieferwagen, Lastkraftwagen, Busse für den Nahverkehr, Radfahrer und Fußgänger.
Turning Movement Counts (TMC): Automatisieren Sie die komplexe Spurverfolgung, um genaue Fahrzeugpfade und -volumina zu kartieren.
Verwendung von Assets und Fahrspuren: Identifizieren Sie Echtzeit-Probleme wie Engpassbereiche, nicht autorisierte Nutzung der Busspur und strukturelle Staus.
Crowd Analytics & Fußgänger-Wunschlinien
Für die öffentliche Sicherheit, die Veranstaltungspläne und die Smart City-Planer ist es unerlässlich, die Bewegungsabläufe der Menschen zu verstehen, um Räume optimal zu nutzen und die Bürger zu schützen.
MarshallAI verwandelt jede Standard-IP-Kamera in einen intelligenten Sensor, der die räumliche Dynamik misst, ohne die Privatsphäre der einzelnen Personen zu beeinträchtigen.
Fußgänger-Ziellinien: Mappe die tatsächlichen Wege, die Menschen auf öffentlichen Plätzen, in Transitzentren oder in kommerziellen Räumen zurücklegen, und enthülle so Layout-Ineffizienzen.
Volkswahlbereitschaft in Echtzeit: Überwachen Sie die Belegung in definierten Bereichen, um Überbelegung zu verhindern und automatisierte Sicherheitswarnungen auszulösen.
Zonale Aufenthaltszeiten: Berechnen Sie genau, wie lange Besucher vor bestimmten Infrastrukturen, Ausstellungsständen oder Haltestellen verweilen.
Entwickelt für Privatsphäre: 100 % Air-Gapped-Compliance gemäß GDPR
Die Beschaffung im öffentlichen Sektor erfordert strenge Datensouveränität. Traditionelle Cloud-basierte Systeme übertragen live und identifizierbar videoformatierte Inhalte extern, was eine enorme regulatorische Haftung mit sich bringt.
MarshallAI reduziert die Risiken bei Ihrer Implementierung vollständig durch unseren lokalen Inferenzmotor und spezielle Datenschutz-Nodes.
Datenschutz in Echtzeit: Unsere Plattform nutzt einen konfigurierbaren Echtzeit-Blurring-Node. Dieser Node maskiert automatisch alle menschlichen Gesichter und Fahrzeugkennzeichen. vorher Der Videofeed erreicht die Steuerungsoberfläche oder die Debug-Monitore des Bedieners. Die Bediener sehen die räumliche Umgebung und die Trackingdaten, jedoch ist keine personenbezogene Identifizierungsdaten (PII) sichtbar.
Randbearbeitung: Die Verarbeitung erfolgt vollständig offline. Die AFSA-Plattform erstellt lokal anonymisierte numerische Statistiken und löscht die maskierten Aufnahmen optional sofort am Rand.
Native Infrastrukturintegration
Eine Softwarelösung ist nur dann nützlich, wenn sie mit Ihren physischen Assets kommuniziert. MarshallAI überbrückt die Lücke zwischen modernen KI-Modellen und älteren Hardware-Plattformen durch native Protokollunterstützung.
| Protokoll / System | Integrationsart | Betriebliche Vorteile |
|---|---|---|
| DATEX II / RSMP / OCIT | Europäische Verkehrsregeln | Verknüpft sich direkt mit Swarco, Yunex und den nordischen Straßenverkehrskontrollsystemen, um Live-Signale zu steuern und standardisierte Verkehrsinformationen zu exportieren. |
| Milestone XProtect / Genetec | Videomanagementsysteme | Überlagerungsdaten zur mobilen Bewegungsanalyse werden direkt in Ihr bestehendes Sicherheitsdashboard eingebettet. |
| JSON / REST API | Dateninfrastruktur | Exportiert automatisiert Verkehrszahlen direkt an Kommunal-Dashboards und ERP-Systeme. |
Fallstudien
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Aktive physische Infrastruktur: Wie MarshallAI 99,8 % Zuverlässigkeit unter schwierigen Bedingungen erreichteErfahren Sie, wie die Edge-Vision von MarshallAI komplexe Objekte unter extremen Bedingungen fehlerfrei erkennt und dabei eine Zuverlässigkeitsrate von 99,8 % für die Fußgängererkennung erreicht, während gleichzeitig physische Infrastruktursteuerungen in Echtzeit ausgelöst werden.
Smart Cities Verkehrsmanagement
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Intelligenterer Verkehr, weniger Emissionen: MarshallAI und AI4CitiesMarshallAI ist in kritischen Systemen und in kontinuierlicher Betriebsbereitschaft erprobt. Aufgestellt in Helsinki und Paris steuert unsere Deep-Learning-Plattform die Live-Infrastruktur autonom, um Emissionen um bis zu 8 % zu reduzieren.
Smart Cities Verkehrsmanagement
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Aktualisierung der Legacy-Infrastruktur: Crowd Analytics & Security ohne Cloud-AbhängigkeitErfahren Sie, wie wir die bestehende Kamerainfrastruktur des Themenparks Särkänniemi nutzten, um Live-Videos über ein lokales Netzwerk mit geschlossenem Kreislauf zu verarbeiten – was die Analyse von Sicherheit und Massenfluss ermöglicht, während gleichzeitig die Privatsphäre gewahrt bleibt.
Sicherheit Smart Cities
Antworten zu Mobilitätsanalysen
Kann unser Team die Live-Videoübertragungen zur Überwachung oder Systemdebugging weiterhin ansehen, ohne dabei gegen die DSGVO zu verstoßen?
Ja. Die AFSA-Plattform enthält einen nativen, Echtzeit-Blur-Node, der speziell für europäische Datenschutzanforderungen entwickelt wurde. Vor dem Übermitteln eines Videoinhalts an das Bedienpanel oder die Debug-Ansicht wird die Plattform automatisch eine Datenschutzmaske über alle menschlichen Gesichter und Fahrzeugkennzeichen anlegt. Diese Verarbeitung erfolgt lokal. Dadurch kann Ihr Operations-Team den Verkehrsfluss überwachen und die Systemverfügbarkeit visuell prüfen, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass keine personenbezogenen Daten (PII) je nach Verwendungszweck je nach Bedarf ausgetauscht, aufgezeichnet oder übertragen werden.
Müssen wir unsere bestehenden Überwachungskameras und Sicherheitskameras ersetzen, um Ihre Analysen nutzen zu können?
Nein. MarshallAI ist vollständig hardwareunabhängig und wurde so entwickelt, dass sie Ihre bestehende Infrastruktur optimal nutzt. Die Plattform integriert sich nativ mit Standard-IP-Überwachungskameras über RTSP oder ONVIF Streamingprotokolle sowie veraltete analoge Übertragungen. Das bedeutet, dass Sie Ihr bestehendes kommunale Überwachungssystem in ein intelligentes Sensornetzwerk umwandeln können, ohne die Investitionskosten oder den baulichen Aufwand, die mit der Installation neuer Kameras oder dem Abräumen von Straßen für Induktionsschleifen verbunden sind.
Wie zuverlässig ist die Erkennungsgenauigkeit des Systems bei Winter, starkem Nebel oder bei schlechten Lichtverhältnissen?
Der AFSA-Motor wurde in Finnland konstruiert und auf dem Feld getestet, um den sehr unterschiedlichen Bedingungen im Norden standzuhalten. Unser System hält über 98% Die Genauigkeit der Ortung und Klassifizierung unter harten, outdooren Bedingungen wie starkem Schnee, dicken Nebel und bei schlechten Lichtverhältnissen im Winter. In kontrollierten Industrieumgebungen erreicht das System eine Genauigkeit von über 99.9995% Genauigkeit. Mit beheizten und ordnungsgemäß positionierten Kameras können wir die Auswirkungen der Wetterbedingungen minimieren.
Wir verwenden Swarco- und Yunex-Steuerungen. Kann MarshallAI unsere bestehenden Ampeln direkt steuern?
Ja. MarshallAI überbrückt die Lücke zwischen visueller KI-Erkennung und der Hardware an der Straße in Europa. Das System bietet native Unterstützung für europäische Transportprotokolle wie RSMP (der dominierende Standard in Skandinavien) und OCIT (Mittel- und Osteuropa), zusammen mit DATEX II für den regionalen Datenaustausch im Verkehrsverkehr. Anstatt nur passive Statistiken zu sammeln, kommuniziert das System direkt mit Ihren bestehenden Verkehrsleitungen, um Live-Signale auszulösen – was Ihnen die Möglichkeit gibt, “toten Sekunden” an Kreuzungen dynamisch zu eliminieren.
Kann die Plattform Mikro-Mobilitätsnutzer wie Radfahrer und E-Scooter nachverfolgen und unterscheiden, oder zählt sie lediglich “Fußgänger”?
Unsere Plattform bietet eine detaillierte, multimodale Klassifizierung. Sie generalisiert nicht die Gefährdeten auf der Straße (VRU). Die AFSA-Modelle wurden so trainiert, dass sie Passagierwagen, Lieferwagen, Lastkraftwagen, Busse für den Nahverkehr, Radfahrer, E-Scooter-Fahrer und Fußgänger gleichzeitig unterscheiden können. Diese hochpräzise Klassifizierung ermöglicht es uns, präzise Ergebnisse zu generieren. Drehbewegungsumrechnung (TMC) und präzise messen Modal Share Daten.
Wie lange dauert die Schulung und der Einsatz des Systems?
MarshallAI ist für eine schnelle Bereitstellung optimiert. Unsere Bereitstellungsbenchmarks beweisen, dass ein maßgeschneiderter, hochgenauer Funktionsmodell erstellt, trainiert und bereitgestellt werden kann, mit nur wenigen Schritten. 77 Referenzbilder in weniger als 100 Minuten. Um das Modell mit der größten Genauigkeit zu erhalten, verfeinern wir das Modell normalerweise über mehrere Monate hinweg, um unterschiedliche Licht- und Wetterbedingungen zu berücksichtigen.
