Stadtweites Fußgänger‑Risiko: Spatial‑Temporal ML schätzt Gefahrenzonen

In einer neuen Studie wird das Risiko für Fußgänger auf Nachbarschaftsebene anhand echter Unfalldaten prognostiziert. Durch den Einsatz räumlich‑zeitlicher Machine‑Learning‑Modelle können Gefahrenhotspots präzise identifiziert werden, was Stadtplanern und Sicherheitsbehörden wertvolle Erkenntnisse liefert.

Die Analyse nutzt umfangreiche Datensätze von Verkehrsunfällen, um Muster zu erkennen, die mit der Zeit und dem Ort zusammenhängen. Das Ergebnis ist ein dynamisches Risikoprofil, das sich an aktuelle Verkehrsbedingungen anpasst und somit gezielte Maßnahmen zur Unfallprävention ermöglicht.

Diese Fortschritte zeigen, wie datengetriebene Ansätze die Sicherheit im urbanen Raum nachhaltig verbessern können, indem sie präzise, evidenzbasierte Entscheidungen unterstützen.