Neuartige Bildsensoren integrieren einen vierseitig ausgerichteten Drahtgitter-Polarisationsfilter unter der On-Chip-Linse. Dadurch verringern sie die Blendung und verbessern die Erfassung in intelligenten Verkehrssystemen.

Die Auswirkungen von Blendung auf die Sicherheit beim Fahren sind gut dokumentiert. Eine britische Studie des dort größten Automobilvereins AA aus dem Jahr 2013 zählt bei der Blendung durch Sonneneinstrahlung allein im Jahr 2012 fast 3000 Verkehrsunfälle auf. Dies entspricht einem Verhältnis von 1:33 Unfällen auf britischen Straßen – mit 420 schweren und fast 40 tödlichen Unfällen. Blendung ist auch ein erhebliches Problem bei automatisierten Maut- und Verkehrsüberwachungskameras, wobei letzter für Rotlicht- und Geschwindigkeitsverstöße zum Einsatz kommen.

Fahreridentifikation ist ein Problem

Mehrere wissenschaftliche Veröffentlichungen zeigen die Wirksamkeit automatisierter Kameras für Geschwindigkeitsüberschreitungen und Rotlichtverstöße auf – nicht nur in Bezug auf die Kosten, sondern auch im Hinblick auf die Verkehrssicherheit und den Betrieb. Eine Studie der Qatar University und der California Polytechnic State University aus dem Jahr 2017, in der Rotlichtverstöße untersucht wurden, ergab, dass an Kreuzungen mit hohem Verkehrsaufkommen (mehr als 535 Fahrzeuge pro Stunde) in Katar die Verstöße ohne Kamera-einsetzung über 250 % höher lagen als an Kreuzungen, die mit Bußgeldern von bis zu 13.699 US-$ belegt waren. Wie relevant dies für die Sicherheit ist, hat eine Studie des US Insurance Institute for Highway Safety aus dem Jahr 2015 aufgezeigt, die Rotlichtverstöße im Jahr 2013 allein in den USA auf 697 Todesfälle und 127.000 Verletzungen zurückführt.
Die technischen Fähigkeiten von Kameras haben sich zwar dahingehend verbessert, dass sie nicht nur Kennzeichen (ANPR; Automatic Number Plate Recognition), sondern auch Farbe, Marke und Typ des Fahrzeugs automatisch erkennen und anhand von Fahrzeug- und Verkehrsregister-Datenbanken vergleichen können. Eine Blendung kann dennoch die Identifizierung des Fahrers erschweren, was die Strafverfolgung einschränkt. In einer Präsentation, die ein niederländisches Team 2013 auf der Four Continents Conference in Peking zum Thema Verkehrssicherheit abgehalten hat, heißt es:
„Aufgrund der Lichtverhältnisse, Blendung, Tönung von Autoscheiben oder von absichtlichen Behinderungen, kann die Gesichtserkennung des Fahrers auf einem Beweisfoto schwierig sein. Dies verringert den Erfolg bei der Strafverfolgung registrierter Verstöße. Die Bearbeitung von Einsprüchen, wenn der Fahrzeugeigentümer nicht gefahren ist, trägt ebenfalls zu einer höheren Arbeitsbelastung bei.“
Die Studie belegt auch, dass der Nachweis der Fahrerhaftung arbeits- und kostenintensiv ist, sodass Strafverfolgungsmaßnahmen nicht immer durchgesetzt werden können. Nach Angaben des Landes Baden-Württemberg wurden in der Region die Verfahren zweier von drei mit einem automatisierten Kamerasystem erfassten Verstöße eingestellt – aufgrund der Unfähigkeit, den Fahrer zu identifizieren. Dieser Datensatz umfasst sowohl ausländische Fahrzeuge als auch Motorradfahrer und hebt das Ausmaß des Problems hervor.
Der Anreiz, falsche Angaben zu machen, wer gefahren ist oder plötzliche Wissenslücken vorzutäuschen, ist groß, da in Internet-Foren Tipps zum „richtigen“ Verhalten gegeben werden, um Strafen zu vermeiden. Dies wurde insbesondere im Jahr 2013 deutlich, als der britische Abgeordnete Chris Huhne und seine Frau zehn Jahre zuvor Punkte für Geschwindigkeitsüberschreitungen übertragen haben, um ein Fahrverbot zu vermeiden. Beide wurden inhaftiert, die Lüge wurde erst nach dem Zusammenbruch ihrer Ehe bekannt.

Kameras überall

Ungeachtet dessen haben die erheblichen wirtschaftlichen, betrieblichen und verkehrssicherheitstechnischen Vorteile automatisierter Kamerasysteme gegenüber manuell betriebenen Systemen zu einem deutlichen Anstieg der Akzeptanz von Maut- und Vollstreckungsanwendungen per Kamera geführt, sowohl in Industrie- als auch in Schwellenländern.
Hinzu kommt die jüngste Zunahme von Dash-Cams sowohl bei Privatpersonen als auch bei Versicherungen, die ihre Haftung minimieren wollen. Viele Versicherungsunternehmen bieten heute sogar Rabatte dafür an.
Wieder ist die Blendung hier ein Problem, wie es mehrere Videos auf YouTube belegen, die riesige blinde Flecken zeigen. Das Problem der Blendung tritt vor allem im Herbst und Frühling auf, wenn die Sonne während der Hauptverkehrszeiten tief steht und laut AA Unfälle aufgrund von Blendung am wahrscheinlichsten sind. Deren Zahlen belegen, dass sich in dieser Zeit Frontalzusammenstöße mit Lastkraftwagen in der Dämmerung fast vervierfachen.

Intelligente Verkehrssysteme haben bisher den Einsatz von Polarisationsfiltern eingeschränkt

Blendung lässt sich mithilfe von Polarisationsfiltern beseitigen. Dabei werden schmale Schlitze in einem Filter ausgerichtet, wobei Licht nur parallel zum Winkel dieser Schlitze durchgelassen wird.
Dieses Prinzip kommt in verschiedenen industriellen Anwendungen zum Einsatz, wobei ein Paar von Polarisationsfiltern zum Einsatz kommt: ein Filter zur Erzeugung polarisierten Lichts und einer, der eine bestimmte Ausrichtung aufweist. Eine Forschungskooperation zwischen den Universitäten York und Ryerson aus dem Jahr 2000 ergab, dass „Kameras mit einem Polarisationsfilter ausgestattet werden könnten, um die Blendung der Windschutzscheibe zu beseitigen und den Fahrer zu identifizieren“. Dieser Ansatz kann allerdings nur in stark kontrollierten Umgebungen angewendet werden. Die Natur intelligenter Verkehrssysteme mit wechselnden Lichtverhältnissen, Sonnenständen und Windschutzscheibenwinkeln macht es daher unerlässlich, mehrere Filter/ Kameras einzusetzen, was die Kosten allerdings stark erhöht.

Neuartiger Bildsensor inklusive Polarisationsfilter

2018 stellte Sony mit dem IMX250MZR/MYR eine neue Art von Bildsensor vor, der den Filter direkt auf dem Chip enthält. Durch die Integration eines vierseitig ausgerichteten Drahtgitter-Polarisationsfilters (45, 90, 135 und 0°) unter der On-Chip-Linse kann jedem Pixel ein Lichtwinkel zugeordnet werden, der in einer 2x2-Berechnungseinheit angeordnet ist. Damit entsteht ein Bild mit 5,07 MP (vier 1,27MP-Bilder werden in jeder Ebene erstellt). Der Sensor kann dann aus der Intensität jeder Richtungspolarisation die Polarisationsrichtung und den Polarisationsgrad berechnen.
Zu den ersten industriellen Kameramodulen, die diesen Sensor für intelligente Verkehrssysteme verwenden, zählt das XCG-CP510 von Sony Europe‘s Image Sensing Solutions Division. Dabei kommt der GigE-Übertragungsstandard zum Einsatz, der vorwiegend in diesen Anwendungen verwendet wird, um die Monochrombilder mit 4 x 1,27 MP und 23 fps zu liefern.

Fazit

Die Sicherheitsvorteile von Verkehrsüberwachungskameras sind bewiesen. Die Auswirkungen auf das Fahrerverhalten bleiben jedoch nur dann hoch, wenn die Fahrer glauben, dass sie erwischt und angemessenen bestraft werden. Die Wirkung einer Blendung auf die Fähigkeit, den Fahrer zu identifizieren, bedeutet – insbesondere in Jahreszeiten, in denen der Stand der Sonne niedrig ist – dass das wahrgenommene Bewusstsein, bei einem Verkehrsverstoß erwischt und bestraft zu werden, abnimmt. Die Entwicklung neuer Bildsensoren und Kameras kann dies ändern.