Staureduzierung dank Big Data

Das ISCAS Institut gehört zur Chinese Academy of Sciences, der nationalen Akademie für Naturwissenschaften der Volksrepublik China. NTT Data testete optimierte Einstellungen für Ampelsignale im täglichen Straßenverkehr auf der Basis vorheriger Datenanalysen.

 (Bild: NTT Data Deutschland GmbH)

(Bild: NTT Data Deutschland GmbH)

Dazu nutzte das Unternehmen 220 Signale an 19 Kreuzungen. Fahrzeuge, die über die Kreuzung fuhren, wurden anhand ihrer Nummernschilder identifiziert. Die Studie deckte fast den gesamten Guanshanhu Bezirk des nordwestlichen Guiyang ab – ein Bereich, der von heftigen Staus geplagt ist. Die Messungen fanden an sieben Tagen und 24 Stunden pro Tag statt. Das Ergebnis: Die durch Staus verlorene Zeit wurde um durchschnittlich sieben Prozent und bis maximal 26 Prozent reduziert. Die Anzahl der Fahrzeuge, die die Kreuzungen überquerten, stieg um 6,7 Prozent – die maximale Steigerung lag bei 25 Prozent. Im März fand ein Test in einem begrenzten Bereich in Guiyang an zwölf Kreuzungen statt. Es handelt sich dabei im Wesentlichen um Kreuzungen einer Straße, die während der Hauptverkehrszeiten morgens und abends an Werktagen kontrolliert wurden. Im aktuellen Test analysierte NTT Data die Informationen von 170 Kameras, die die Bewegungen von 60 Millionen Fahrzeugen aufzeichneten.

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