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Autonomes Fahren: Computer lernen, Verkehrsschilder zu entziffern

Als Vorbereitung für das autonome Fahren hat ein Forschungsteam an der Ruhr-Universität Bochum eine Methode entwickelt, mit der Verkehrsschilder generiert werden können und Computer üben, diese zu erkennen.

Wichtig beim autonomen Fahren: Verkehrsschilder sollten auch erkannt werden, wenn sie verwittert, verschneit oder zugewachsen sind. (Foto: Roberto Schirdewahn/ Ruhr-Universität Bochum)
Wichtig beim autonomen Fahren: Verkehrsschilder sollten auch erkannt werden, wenn sie verwittert, verschneit oder zugewachsen sind. (Foto: Roberto Schirdewahn/ Ruhr-Universität Bochum)
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Anna Barbara Brüggmann
(erschienen bei PROFI-Werkstatt von Anna Barbara Brüggmann)

Sollen Fahrzeuge künftig autonom durch die Straßen fahren, müssen sie Verkehrsschilder erkennen können – und dies auch bei Nacht, im Regen, im Schnee oder wenn sie bemoost, verschmutzt oder halb zugewachsen sind. Zu diesem Zweck benötigen sie viele Beispiele aller Verkehrszeichen aus den verschiedensten Jahres- und Tageszeiten und Wetterlagen.

Diese vielen Zeichen alle zu fotografieren, wäre zu aufwändig, so Prof. Dr. Sebastian Houben vom Institut für Neuroinformatik der Ruhr-Universität Bochum. Zudem gebe es auch seltene Schilder. Zusammen mit Dominic Spata und Daniela Horn entwickelte er daher eine Methode, um Bilder von Verkehrszeichen automatisch zu generieren, mit denen Computer danach das Sehen üben können.

Als Ausgangspunkt der Arbeit dienten Bilder von echten Verkehrszeichen. Im Jahr 2011 machte das Team Videoaufnahmen von 43 in Deutschland genormten Verkehrszeichen. Aus den Videos entstanden rund 50.000 Einzelbilder der Schilder aus verschiedenen Perspektiven.

„Wir wollten dahin kommen, dass ein Algorithmus selbst lernt, Bilder von Verkehrszeichen zu generieren, anhand derer andere Programme ihre Erkennungsfähigkeit trainieren können“, erläutert Houben.

Genutzt werden dazu zwei Algorithmen: Der eine bekommt Piktogramme amtlicher Verkehrsschilder und muss daraus fotoähnliche Bilder erzeugen. Aus diesen muss er jedoch später selbst später wieder das ursprüngliche Zeichen erkennen können.

„Damit verhindern wir, dass der Algorithmus das Bild des Zeichens einfach so stark verfremdet, dass gar keine Ähnlichkeit mehr mit dem Verkehrszeichen gegeben ist“, so Daniela Horn.

Der zweite Algorithmus hat die Aufgabe zu entscheiden, ob es sich bei dem so entstandenen Bild um ein echtes Foto handelt oder nicht. Ziel ist es, dass der zweite Algorithmus nicht mehr unterscheiden kann, um was es sich handelt.

„Der zweite Algorithmus gibt außerdem Hinweise an den ersten, wie es noch schwieriger gewesen wäre, die richtige Wahl zu treffen“, so Sebastian Houben. „Die beiden sind also Sparringspartner.“

Zu Beginn des Trainingsprozesses funktioniert das Ganze den Forschern zufolge noch nicht optimal. Ein gutes Ergebnis sei zu diesem frühen Zeitpunkt, wenn das Bild eines Vorfahrtstraßenschildes die richtige Farbe habe und annähernd quadratisch sei. Der Prozess gelänge mit fortschreitender Zeit jedoch immer besser.

Nach zwei oder drei Tagen würden die Forscher Horn zufolge prüfen, was für Bilder der Verkehrszeichen herauskommen. „Wenn die Bilder dann für unser menschliches Auge nicht gut aussehen, wandeln wir den Algorithmus etwas ab.“

Unklar sei, wann der Prozess abgeschlossen ist, denn es gebe kein sicheres Maß für die Qualität der Bilder. Bei guten Bilderzeugungsverfahren ließen sich menschliche Probanden nur von durchschnittlich zehn Prozent der Bilder täuschen. Menschen würden meist genau erkennen, bei welchen Bilder es sich um echte Fotos handelt und bei welchen nicht.

„Das kann ganz einfache Gründe haben“, so Horn. „Wir hatten zum Beispiel mal den Fall, dass der Algorithmus immer die Stange weggelassen hat, auf der ein Schild montiert ist.“

Dieses Kriterium sei für ein Computersehsystem unter Umständen nicht so wichtig, für menschliche Probanden hingegen schon. Bei Bilderkennungssoftwares war das Ergebnis der beiden Algorithmen erfolgreicher als bei Menschen:

Nach einem Training mit einer vergleichbaren Anzahl künstlicher Bilder schnitt ein Computersehsystem bei der Erkennung echter Schilderfotos nur um zehn Prozentpunkte schlechter ab als nach dem Training mit den echten Bildern. Das Forschungsteam arbeitet nach eigen Angaben daran, den Bilderzeugungsalgorithmus zu verbessern.

„Er neigte zum Beispiel dazu, eine Vorliebe für Waldhintergründe zu entwickeln, vermutlich, weil sich der Bilderkennungsalgorithmus davon gut täuschen lässt“, erzählt der Forscher. Um dies zum umgehen, versuchten die Forscher, die Hintergrundfarbe der Ursprungspiktogramme zu ändern.

"Wir können nur durch den anfänglichen Input und durch Änderungen am Algorithmus Einfluss auf den Prozess nehmen“, sagt Houben.

Die Entscheidungen, die die Algorithmen anschließend treffen, würden – entsprechend dem charakteristischem Merkmal Künstlicher Intelligenz - außerhalb der Kontrolle der Forscher liegen.

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