Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB 
Ausgangslage
Um Fahrzeuge auch in Fällen zu erkennen, wo das Nummernschild nicht klar erkennbar oder potentiell verfälscht ist, kommt sogenannte »Vehicle Make and Model Recognition« (VMMR) zum Einsatz – die feingranulare Erkennung von Fahrzeugmarken, Modellen bis hin zu Baujahren und Lackfarben in Bilddaten.
Mit modernen KI-Methoden können hier hunderte von Fahrzeugmodellen in Echtzeit in Videodaten klassifiziert oder bei spezifischen Suchanfragen erkannt werden. Eine besondere Herausforderung insbesondere bei kritischen Anwendungen ist aber die Genauigkeit und Aktualität der Datensätze, anhand derer das Klassifikationsverfahren trainiert wurde: Das Einlernen von Fahrzeugen erfordert hochwertige Trainingsdaten in großer Zahl. Die Erhebung mittels Realdaten, die von Menschen annotiert werden, ist derweil fehleranfällig, datenschutzkritisch und mit hohem Aufwand verbunden. Entsprechend werden aktuelle Fahrzeugmodelle in gängigen Ansätzen erst spät zuverlässig erkannt.
