Hackathon «Make Zurich» 2017

Am Make Zurich 2017 stellten sich rund 70 Tüftlerinnen und Tüftler während zwei Tagen den von der Stadt gestellten Challenges. Dabei kamen ganz unterschiedliche Lösungsansätze zusammen: Ob mit Hard- oder Software, mit eigenen Sensoren oder Open Data, für den Ernsteinsatz oder eher zum Spass, alle waren mit Herzblut und viel Kreativität dabei. Darunter auch Michael Schmuki, Softwareentwickler bei BSI.

Michael Schmuki ist Softwareentwickler bei BSI und leidenschaftlicher Fahrradfahrer in Zürich

Der Event «Make Zurich» ist ein Hackathon, der die lokale Hacker/Maker Community und die Stadtverwaltung zusammenbringt. Mit dem Ziel: Mit Hilfe von Open Networks und verfügbaren Technologien Lösungen für Zürich’s Herausforderungen finden. Am von BSI gesponserten Event erarbeiteten 70 Teilnehmer in 17 Teams (darunter mein ehemaliger Mitstudent Samuel Bichsel und ich) ihre Lösungsvorschläge.

So unterschiedlich die einzelnen Projekte auch waren, hatten sie doch alle etwas gemeinsam: Die Übertragung der gesammelten Daten wurde mit dem Low-Power-Wide-Area-Network (LPWAN) LoRa und dem The Things Network (TTN) realisiert. Richtig – das sind die beiden coolen IoT-Technologien, über die wir bereits im Scout Blog berichtet hatten.

Die Fahrradzähler-Challenge

Gehäuse für den Raspberry Pi und den LoRa-Transmitter

Samuel und ich sind täglich mit dem Fahrrad in der Stadt unterwegs. Deshalb haben wir uns die «Bicycle Commuter»-Challenge vom Tiefbauamt geschnappt. Aktuell setzt sich das Fahrradzählsystem aus 19 in der Stadt verteilten und fix in der Strasse eingelassenen Induktionsschlaufen zusammen. Die Challenge bestand darin, für die Fahrradzählung neue Lösungen zu erarbeiten, welche die Erhebung von Fahrradfahrern flexibler, genauer oder kostengünstiger macht.

Unsere Lösung

Für unsere Lösung haben wir eine Kamera, einen Raspberry Pi 3 mit Akku und einen LoRa-Transmitter in ein Gehäuse eingebaut, welches an eine Strassenlaterne befestigt wird. So ist es auch in der Nacht genügend hell und gleichzeitig kann der Akku aufgeladen werden. Wir programmierten für den Raspberry Pi ein kleines C++ Programm, welches die vorbeifahrenden Fahrräder mittels OpenCV zählt und das Resultat alle paar Minuten per Transmitter ans TTN sendet. Da keine Bilddaten gespeichert oder versendet werden, ist die Privatsphäre der Fahrradfahrer gewährleistet. Zudem haben wir eine kleine Website erstellt, welche die Daten per MQTT vom TTN bezieht und visualisiert.

Fazit

Übrigens: Wir hatten beide keine Erfahrung mit OpenCV und die letzte C++ Zeile ist auch schon eine Weile her.

Der Prototyp hat funktioniert! Natürlich hatte das «Gebastel» auch seine Schwächen: So gab es öfters «false positives» und «false negatives». Und auch mit der Performance hatten wir zu kämpfen: Die Erkennung lief auf unseren Notebooks deutlich besser als auf dem etwas überforderten Raspberry Pi.

Trotzdem hatten wir eine Riesenfreude, als wir zum ersten Mal mit dem Fahrrad vor der Kamera vorbeifuhren und sich der Zählerstand auf dem Smartphone änderte.

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