BIE Spotty – unsere Lösung beim BIE City Hackathon

Typischerweise sind bei Hackathons viele Soft- und Hardware-Entwickler zu finden, die innerhalb eines begrenzten Zeitraums versuchen, kreative und ungewöhnliche Lösungen in Form von Code und ersten Prototypen für vorher definierte Challenges zu erarbeiten. Beim BIE City Hackathon (www.bie-city.de ) der Open Innovation City Bielefeld und dem Digitalisierungsbüro der Stadt Bielefeld wurden davon abweichend auch insbesondere Nicht-Techies eingeladen, um die kollektive Intelligenz einer Stadt zu nutzen – zur Generierung und Findung von Ideen für die Herausforderungen einer Stadt im neuen Alltag mit COVID-19. Als Teilnehmerin und Mentorin konnte ich einige spannende Lösungsansätze in ihrer Entstehung begleiten. Die zu lösenden Probleme kamen aus den Bereichen Breitensport, Einzelhandel, Kunst und Kultur, öffentlicher Raum, Mobilität und Gastronomie.

Die Challenge

Mein eigenes Team hat die Herausforderung der Erkennung und Vermeidung von überfüllten Plätzen und einem verantwortungsvollen Miteinander bearbeitet. Überfüllte Plätze sind in der aktuellen Pandemie- und in den alltäglichen Situationen eine besondere Herausforderung für die Stadt und ihre BürgerInnen. Aktuell steigert ein hohes Menschenaufkommen auf begrenztem Raum das Ansteckungsrisiko mit COVID-19. Zudem wird aber auch die Bevölkerungszahl in Bielefeld über Corona hinaus zunehmen – der Platz der Stadt bleibt aber begrenzt, was auch eine generelle Verringerung der Aufenthaltsqualität an öffentlichen Plätzen zur Folge haben kann.

Unsere Lösung

Unsere Lösung überzeugte die Jury und zeichnete sie als eine der beiden Gewinner-Lösungen aus. Neben der Freude über das Preisgeld haben wir die Hoffnung, dass die Lösung, die wie folgt aussieht, zeitnah realisiert wird:

•  Wir zählen Personen im Bereich der Innenstadt, sowie an relevanten Orten und Verkehrsknotenpunkten (Haltestellen ÖPNV, Marktplätze, etc.) mittels Sensorik.
•  Die Daten zur Personendichte werden dann in Form einer Heatmap mit zusätzlichen Informationen veröffentlicht, z. B. auf den offiziellen Seiten der Stadt Bielefeld (www.bielefeld.de ) und Bielefeld Marketing (www.bielefeld.jetzt ). Dabei wird das Personenaufkommen mittels Ampelsystem abgebildet und es werden noch nicht so stark besuchte Alternativen (Orte, Routen, Veranstaltungen) vorgeschlagen, aber auch Prognosen über die zukünftige Entwicklung der Personenzahlen ausgegeben.
• Zusätzlich werden die Informationen an relevanten Orten mit Displays zur Verfügung gestellt und die Daten zu überfüllten Plätzen werden auch in der App von moBiel, dem Anbieter des öffentlichen Nahverkehrs in Bielefeld, beim Suchen nach Verkehrsverbindungen angezeigt.

Foto der Team-Leiter der beiden Sieger-Teams: rechts Helen Bielawa vom Team Sport, links Meike Wocken. (Foto: Open Innovation City).

Umsetzung

Generell basiert der Ansatz auf der Nutzung eines (inner)städtischen LoRaWans, welches die Sensoren zur Zählung der Menschen verbindet. LoRaWAN steht für Long Range Wide Area Network und ist eine energieeffiziente Funktechnologie für die Datenübertragung insbesondere von Sensoren, Zählern, oder anderen Messinstrumenten. Die reinen Zähldaten werden über ein Gateway des LoRaWans ans Backend übermittelt und stehen dort mittels Open Data API zur Verfügung, um z.B. dann auf den Webseiten in Form einer Heatmap dargestellt zu werden.

Aber wie zählen Sensoren Personen? Wir als Menschen können das durch einfache Beobachtung feststellen, ob es sich um ein hohes Menschenaufkommen handelt. Für unseren Prototypen zur Umsetzung der Lösung haben wir uns für den Einsatz einer Kamera entschieden, die erkennen soll, ob viele Menschen auf einem Platz zusammen kommen. D.h. der Sensor besteht aus einem Mikrocontroller (z. B. Raspberry Pi) plus Kamera. Auf dem Mikrocontroller läuft dann eine lokale Bilderkennung (KI-basiert), die Fußgänger, Radfahrer, Kinderwagen etc. erkennt und zählt.

Wichtig ist bei diesem Einsatz: Die Kamera speichert keine Bilder und gibt auch keine Bilder für die Auswertung weiter. Es ist keine Anbindung an das Internet oder eine Cloud erforderlich. Die Bilder werden sofort lokal ausgewertet und dabei analysiert die KI nur die einzelnen Pixel und deren Farbverläufe im Bild hinsichtlich bekannter Formen, die Menschen, Radfahrern oder Kinderwagen ähneln. Daher muss es bei dieser Lösung keine Datenschutzbedenken geben. Die einzigen Daten, die weitergegeben werden, sind die reinen Zählstände der erkannten Objekte und diese Datenweitergabe ist LoRaWan-basiert. Neben der Kameratechnik kann aber auch andere Sensortechnik zum Erkennen von Menschenmengen genutzt werden, beispielsweise Infrarot, Paxcounter oder Lichtschranken.

Open Data

Uns war es wichtig herauszustellen, dass unsere Lösung auch über die Corona-Zeit hinaus einen Mehrwert liefern wird. Wir legen viel Wert auf das Open-Data-Konzept, dass die Daten von jedermann verwendet werden können. Unsere Vision ist es, dass die Daten zu einer stärkeren Bürgerbeteiligung in der Stadtentwicklung führen werden, da transparent für alle Gruppen in der Stadt dargestellt wird, wie sich die Mobilität von Menschen ändert, aber auch wie Plätze angenommen werden. Somit können diese Daten (politische) Argumente liefern, mehr Platz für Menschen zu schaffen, z. B. durch die Sperrung von Straßen. Auch Geschäftsmodelle werden sich mithilfe dieser Daten ändern können, z. B. neue Angebote im Nahverkehr, dass beispielsweise der Einsatz von Bussen und Bahnen unter Berücksichtigung der wartenden Personen an den Haltestellen passiert.

Die Orga des BIE City Hackathon

Es war ein hundertprozentiger Remote-Hackathon, wobei neben dem Organisatoren-Team aber auch weitere Teilnehmer im Pioneers Club gehackt haben, dem Coworking Space, in dem auch das codecentric-Team Bielefeld sitzt. Dort saßen wir auf Distanz in den unterschiedlichen Konferenzräumen verteilt und haben gemeinsam mit weiteren remote arbeitenden Teammitgliedern an unseren Lösungen gearbeitet. Die Kooperation mittels Slack, Miro-Board und Zoom-Sessions hat sehr gut geklappt. Auf die zu erwartende hohe No-Show-Rate einer Remote-Veranstaltung hat das Orga-Team schnell und gut reagiert und hat die Teams passend zusammengestellt.

Es wäre schön, wenn diese Lösung über den Hackathon hinaus weiterverfolgt würde und die Hackathon-Organisatoren Open Innovation City Bielefeld und das Digitalisierungsbüro der Stadt Bielefeld dafür Sorge tragen würden, dass nächste Schritte in Richtung Umsetzung gemacht werden. Vielen Dank an die Organisatoren für den Hackathon und an mein Team Kim Simon Kreutz, Jürgen Große-Ophoff und Lill Bretz für die tolle Zusammenarbeit!