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原文传递 Bildbefahrungsdaten als Tool zur Erfassung und Typisierung von Halte- und Parkverstößen - Eine qualitative Analyse am Fallbeispiel Berlin

题名：	Bildbefahrungsdaten als Tool zur Erfassung und Typisierung von Halte- und Parkverstößen - Eine qualitative Analyse am Fallbeispiel Berlin
正文语种：	ger
作者：	Elisabeth Lerch;Petra K. Schäfer;Tobias Hagen
作者单位：	Frankfurt University of Applied Sciences Research Lab for Urban Transport (ReLUT) Nibelungenplatz 1 60318 Frankfurt am Main;Frankfurt University of Applied Sciences Research Lab for Urban Transport (ReLUT) Nibelungenplatz 1 60318 Frankfurt am Main;Frankfurt University of Applied Sciences Research Lab for Urban Transport (ReLUT) Nibelungenplatz 1 60318 Frankfurt am Main
摘要：	Es werden deutschlandweit keine umfassenden Daten über unzulässiges Halten und Parken erhoben. In dem Papier wird eine neue Methodik zur Beurteilung von Halte- und Parkdelikttypen im Zusammenhang mit der straßenräumlichen Gestaltung angewendet. Mithilfe eines Labelling-Tools werden Bildbefahrungsdaten gesichtet und Vorgänge des unerlaubten Haltens und Parkens kategorisiert. Durch den Abgleich mit räumlichen Häufungen von Unfällen mit ruhendem Verkehr können sog. Hotspots identifiziert werden. Mit der Methodik können typische Muster von Halte- und Parkverstößen im Zusammenhang von Straßenkategorie sowie Fahrzeuggröße und -typ abgeleitet werden. Die Bildbefahrungsdaten eignen sich nicht, um weitere straßenentwurfstechnische Faktoren zu identifizieren, die das unerlaubte Halten und Parken fördern bzw. verhindern, da zu jedem Hotspot meist nur eine Momentaufnahme vorliegt. Durch Generieren von weiteren gelabelten Bildbefahrungsdaten können Daten für ein Machine Learning erstellt werden, mithilfe dessen weitere Untersuchungen zu Vorgängen unerlaubten Haltens und Parkens im Kontext zu straßenräumlichen Einflussfaktoren durchgeführt werden können.
出版年：	2022
期刊名称：	Strassenverkehrstechnik
卷：	66
期：	8
页码：	568,580-586