voertuigdetectie

Voertuigdetectie verwijst naar systemen en methoden die voertuigen in een omgeving detecteren en identificeren. Het doel is het vaststellen van aanwezigheid, type en aantal voertuigen voor toepassingen zoals verkeersleiding, veiligheid en stedelijk beheer.

Veel gebruikte sensoren zijn onder meer asfaltinbouwlussen, radar, lidar en camera’s met computer vision. Daarnaast leveren wegcamera’s en aanvullende sensoren informatie over voertuigen in het verkeer. Sensorfusie combineert data uit meerdere bronnen om betrouwbaardere detectie en classificatie te bereiken.

De detectie wordt gerealiseerd met algoritmen uit computer vision en machine learning, waaronder objectdetectie, tracking en classificatie. Realtime verwerking is vaak vereist, waardoor edge computing en efficiënte modellen veel worden toegepast. Sensorfusie verhoogt robuustheid bij wisselende omstandigheden.

Toepassingen omvatten verkeersmatige signalering en adaptieve verkeersregeling, incident- en congestiebeheer, tolheffing en parkeerbeheer, evenals handhaving en voertuigtelling voor statistieken en planning.

Uitdagingen zijn onder meer occlusie door meerdere voertuigen, variërende weers- en lichtomstandigheden, vervuiling van sensoren, en privacy- en wettelijke kwesties rond beeld- en kentekenregistratie. Interoperabiliteit en standaardisatie blijven relevant bij systemen die in meerdere jurisdicties opereren.

Historisch gezien begonnen detectiesystemen met asfaltinbouwlussen en magnetische sensoren, gevolgd door optische systemen en videodetectie. In de afgelopen decennia is de combinatie van vision, radar en sensorfusie toegenomen, met groeiende toepassingen in slimme steden en autonome systemen.

Toekomstige ontwikkelingen richten zich op snellere en robuustere detectie, betere privacybescherming en bredere integratie met voertuig- en infrastructuurnetwerken via V2X en coöperatieve systemen.