A KTI–KBM és az ELTE közös közúti ötletpályázatán csaknem 5 millió forinttal díjazták a közlekedésbiztonságot támogató és javító innovatív megoldásokat.

A KTI Közlekedéstudományi és Építésügyi Minőségellenőrző Intézet (Közlekedési és Beruházási Minisztérium) és az Eötvös Loránd Tudományegyetem második alkalommal hirdetett versenyt felsőoktatási hallgatókból és kutatókból álló csapatok számára. Az ötletpályázatra olyan projekteket vártak, amelyek megvalósításuk esetén várhatóan helyi vagy országos hatást kifejtve javítanak a közlekedésbiztonságon. A versenyre projektmunkával lehetett pályázni.

A pályázat iránt rendkívül nagy volt az érdeklődés, kilenc különböző felsőoktatási intézményből 27 pályázat érkezett. A jelentkezők közül 6 csapat jutott az élő döntő fordulóba, ahol az indulók 10 perces prezentációk keretében mutatták be ötleteiket a zsűrinek és a közönségnek. A döntőbe jutott pályázatok között szerepelt a közúti kockázatok előrejelzésére szolgáló rendszer, elektromos rollerek biztonságos sebességszabályozását célzó megoldás, a közúti konfliktusokat gépi látással azonosító technológia, a gyalogosbalesetek megelőzését segítő mobilalkalmazás, valamint a veszélyfelismerést és a biztonságos közlekedést fejlesztő oktatási és szemléletformáló kezdeményezés is.

A zsűri az innováció és kreativitás, a megvalósíthatóság és gyakorlati alkalmazhatóság, a hatásosság és a várható eredmény, valamint a költséghatékonyság szempontjai alapján értékelte a pályázatokat. A zsűritagok kérdéseket is feltettek az ötletgazdáknak, amelyek rávilágítottak a projektekben rejlő további fejlesztési lehetőségekre is.

A döntőbe bejutott csapatok közül valamennyi ötlet támogatásban részesült, eltérő díjazással. A két 1. helyezett csapat egyenként 1.100.000 Ft-os támogatást nyert az ötletével.

Az ELTE–BKK SafeRide csapat tagjai, Galiger Gergő, az ELTE Informatika Doktori Iskolájának EKÖP-KDP-ösztöndíjas PhD-hallgatója, a BKK Adat és Innováció Osztály Data Science szakterületének megbízott vezetője, valamint Kovács Péter, az ELTE Informatikai Karának docense a SafeRide – Adatvezérelt közlekedésbiztonsági sebességszabályozás megosztott e-rollerek számára című pályázatukkal jutottak a döntőbe. Ötletük célja, hogy a megosztott elektromos rollerek megengedett sebességét az adott helyszín és időpont tényleges közlekedési kockázata határozza meg. A javasolt rendszer különböző adatforrások felhasználásával minden útszakaszhoz és városi területhez kockázati értéket rendel, amely alapján különböző sebességkorlátozási zónákat alakít ki. A mesterséges intelligenciára épülő modell figyelembe veszi a közlekedési környezet sajátosságait, a korábbi baleseti adatokat, az aktuális gyalogosforgalmat és az időjárást is, a sebességkorlátozásokat pedig a szolgáltatók meglévő infrastruktúráján keresztül, dinamikusan lehetne érvényesíteni.

A KözelLátók csapat tagjai, Cserép Máté docens, Tóth Tekla adjunktus és Magyar Dávid doktori hallgató, az ELTE Informatikai Karának kutatói a KözelKép: Baleset előtt látni a veszélyt – közúti konfliktusok automatikus felismerése gépi látással című ötletüket mutatták be. Projektjük célja a közúti közlekedésben kialakuló veszélyes helyzetek automatikus felismerése és elemzése gépi látás segítségével, még azelőtt, hogy azok balesethez vezetnének. A rendszer kamerafelvételek alapján azonosítja és követi a közlekedőket, elemzi mozgásukat, valamint meghatározza a potenciálisan veszélyes találkozási helyzeteket. Az eredményekből veszélytérképeket, statisztikákat és szemléltető videórészleteket tartalmazó jelentéseket készít, amelyek segíthetik a közútkezelők, önkormányzatok és közlekedéstervezők munkáját. A személyes adatok védelmét a felvételeken szereplő arcok és rendszámok automatikus kitakarása biztosítja. A meglévő vagy egyszerűen telepíthető kamerákra épülő megoldás költséghatékony eszközt kínálhat a közlekedésbiztonsági kockázatok feltárására és ezáltal a döntéshozók támogatására.

További díjazottak:

• 2. helyezés: Mehedi Hasan Hridoy, Md Sabbir Hossain, Engr. Masuk Abdullah (Debreceni Egyetem) – Veszélyradar: videós veszélyfelismerő és résbecslő tréning kereszteződésekhez és elektromos rollerekhez

• 3. helyezés: Banka Dominik (ELTE) – ELŐJEL: proaktív, magyarázható közúti kockázat‑diagnosztika 

• 3. helyezés: Adamcsik János Béla (Dunaújvárosi Egyetem), Lajos Panka (Károli Gáspár Református Egyetem) – Közlekedj okosan! AI-alapú, adaptív közlekedésbiztonsági tanpálya

• 3. helyezés: Jaczó Katalin, Bärnkopf Pál (ELTE) – NÉZZ KÖRÜL! Telefonos alkalmazás vasúti és közúti átkelőhelyeken bekövetkező gyalogos balesetek megelőzésére