RIDE INTELLIGENCE PLATTFORM

Ride Intelligence für Mikromobilität

Wir verwandeln jede Fahrt in Daten: eine lückenlose, detaillierte Dokumentation, was wo passiert ist. Auf jeder Hardware, sogar einem Smartphone.

Kontakt aufnehmen Gefahrendaten ansehen

Eine Reihe von Leichtfahrzeugen: Fahrrad, Lastenrad, Lieferdreirad, Lieferroboter, geschlossenes E-Bike, E-Scooter und E-Moped.

Leichtfahrzeuge sind heute digitale Geister.

Flugzeuge, Lkw und Pkw werden fortlaufend gemessen. Jede Fahrt hinterlässt eine Aufzeichnung, die sich mit einem Standard abgleichen lässt.

Leichtfahrzeuge wie Fahrräder, Lastenräder, E-Scooter und E-Mopeds übernehmen inzwischen einen erheblichen Teil des städtischen Verkehrs und der urbanen Logistik. Dennoch wird fast nichts davon gemessen. Routen, Verkehrsfluss, Risikoprofile, Geschwindigkeiten und Regeleinhaltung bleiben weitgehend unbekannt.

BlossomEdge schließt diese Lücke, ohne zusätzliche Hardware am Fahrzeug.

Kontakt aufnehmen

Isometrische Stadtkarte mit Fahrrädern, Lastenrädern und Scootern auf hervorgehobenen Routen

Ein Mess-Stack. Viele Insight-Levels.

01 CAPTURE

KI auf dem Gerät erkennt relevante Informationen und zeichnet Video, Sensordaten, Standort und Zeitpunkt in Echtzeit auf.

02 FUSE

BlossomEdge-Daten werden mit öffentlichen Daten und Kundendaten zusammengeführt.

03 INTERPRET

Cloud-KI analysiert den kombinierten Datensatz und generiert relevante Erkenntnisse und Signale

04 OUTPUT

Dashboards, Berichte, Verhaltensanalysen und API-Ereignisse für nachgelagerte Systeme und Apps

Jede Fahrt wird auf mehreren Ebenen ausgewertet

Jede Fahrt generiert Insights auf mehreren Ebenen. Diese helfen bei der Entscheidungsfindung und steuern Prozesse in nachgelagerten Systemen.

Gyroskop

Beschleunigung

Magnetometer

Kamera

GPS

LIDAR

...

SENSOR-ROHDATEN

Use Cases basierend auf unserer Lösung

01 / 10

Risikobewertungen verschiedener Fahrer und Fahrten

Fahrer und Ereignisse

Risiko-Scoring von Fahrer und Fahrt

Quantifizieren, wie riskant oder sicher eine Person oder Fahrzeug unterwegs ist.

Risikobewertung von Fahrern und Fahrten anhand von Verhalten, Ereignissen und äußeren Bedingungen.

Fahrer und Ereignisse

Schadenbearbeitung

Nachweise, die zeigen, was geschehen ist.

Eine Aufzeichnung dessen, was wann und wo passiert ist, statt zweier widersprüchlicher Aussagen.

Beladung eines Lastenrads an einem Depot

Fahrten und Fahrzeuge

Zertifizierung von Leichtfahrzeug-Logistik

Nachweis der Transportqualität vom Start bis zum Ziel.

Der Nachweis, dass ein Transport von der Abholung bis zur Ankunft einen festgelegten Qualitätsstandard erfüllt hat.

Display eines E-Mopeds mit Gefahrenwarnung

Fahrten und Fahrzeuge

ADAS für Leichtfahrzeuge

Warnungen und Steuersignale für das Fahrzeug während der Fahrt.

Gefahrenwarnungen in Echtzeit auf einem E-Bike, Scooter oder Moped.

Fahrten und Fahrzeuge

Autonomes Fahren

Risikowahrnehmung für leichte autonome Fahrzeuge.

Risikowahrnehmung in Echtzeit für PDDs und andere leichte autonome Fahrzeuge als Eingangssignal für ihren Self-Driving Stack.

Umgebaute Kreuzung im Vorher-Nachher-Vergleich

Straßen und Netze

Infrastrukturplanung

Fakten für die Bauplanung und ein Nachweis ihrer Wirkung.

Gefahren erkennen, bevor ein Unfall geschieht, und messen, was sich nach einem Umbau tatsächlich verändert hat.

Am Lenker befestigtes Smartphone zeichnet eine Straße auf

Fahrer und Ereignisse

Dashcam

(Beinahe-)Unfallaufnahmen per App oder integriert in bestehende Hardware.

Eine fortlaufende Aufzeichnung, die die Sekunden rund um ein Ereignis sichert. Als App oder direkt in bestehende Hardware-Stacks integriert.

Routenansicht einer Stadtkarte mit Gefahrenpunkten

Straßen und Netze

Sichere Routenführung

Routenplanung, die Risiken und nicht nur Entfernungen berücksichtigt.

Wir zeigen, wo Gefahrenstellen liegen, damit Fahrer, Nutzer und Ladung sie vermeiden und sicher befördert werden können.

Feedback zum Fahrverhalten für verschiedene Fahrergruppen

Fahrer und Ereignisse

Fahrtraining und Feedback

Feedback für Einsteiger, Lieferfahrer, andere Berufsfahrer und Kinder.

Rückmeldung zum tatsächlichen Fahrverhalten. Für Kinder auf dem Schulweg, Erwachsene beim Wiedereinstieg und professionelle Fahrer.

Straßen und Netze

Forschung

Felddaten für die Verkehrs- und Mobilitätsforschung.

Strukturierte Felddaten zu Risiken, Verhalten und Infrastruktur, erhoben unter realen Bedingungen.

Finden Sie Ihren Anwendungsfall wieder? Wir freuen uns, von Ihnen zu hören.

Kontakt aufnehmen

Fahrt für Fahrt wächst der Datensatz

Alle Daten auf Straßenebene sind durch Video belegt, werden zur Qualitätssicherung nachbearbeitet und anhand von Risikokategorien gekennzeichnet. Erhoben werden sie in mehreren Städten und mit unterschiedlichen Fahrergruppen.

Ein unvergleichlicher Mehrwert gegenüber reinen GPS-Spuren oder Unfallberichten.

34.241

erkannte Gefahrenstellen

Städte

15.233

analysierte Kilometer

aktive Projekte

Gefahrenkarte von München mit erkannten Gefahrenschwerpunkten

Gefahrendaten öffnen

Laufende Projekte

Verschiedene Partner vertrauen bereits auf unsere Technologie.

LMU München, Sozialgeographie

Feldstudie mit Prof. Dr. Henrike Rau von der Professur für Sozialgeographie der LMU. Untersucht wird, wie das subjektiv empfundene Risiko mit dem von den Modellen gemessenen Risiko zusammenhängt.

Projekt ansehen

Radentscheid München

Von Fahrern erfasste Gefahrendaten als Grundlage für Infrastrukturentscheidungen in München.

Projekt ansehen

Mannheimer Straßennetz aus Fahrerperspektive

QuadRadEntscheid Mannheim

Entwicklung einer Fahrrad-Gefahrenkarte für die zweitgrößte Stadt Baden-Württembergs.

Projekt ansehen

Londoner Gefahrenkarte mit Ansicht zur Prüfung von Aufnahmen

London Cycling Campaign

Britische Feldstudie zur Erfassung von Gefahrendaten mit einer lokalen Fahrradorganisation.

Daten ansehen

Weitere Projekte laufen mit der Technischen Universität München und mit Partnern in Amsterdam, Cambridge, Augsburg und Köln.

Go-Bike

Go-Bike ist unsere eigene App und bringt unsere Modelle auf die Straße. Nutzer befestigen ihr Smartphone am Lenker, werden bei gefährlichen Situationen gewarnt und können anschließend nachvollziehen, was passiert ist. Die App ist kostenlos, in beiden App-Stores verfügbar und wird in bereits in vielen Städten weltweit genutzt.

Go-Bike App mit Gefahrenkarten, Fahrtaufzeichnung und Fahrtenverlauf

Verantwortung für anvertraute Daten

Nutzer vertrauen uns Video-Daten ihres persönlichen Verkehrsumfelds an. Entsprechend ernst nehmen wir Datenschutz und befolgen weltweit die europäische DSGVO.

Verarbeitung auf dem Gerät

Die Erkennung läuft während der Fahrt lokal. Es verlässt kein durchgängiger Videostream das Smartphone. Mobile Datennutzung ist nicht erforderlich.

Vor der Weitergabe anonymisiert

Gesichter und Kennzeichen werden unkenntlich gemacht. Start und Ende jeder Route werden gekappt, damit sich eine Fahrt nicht bis zur Haustür zurückverfolgen lässt.

Einwilligung für jede Fahrt

Fahrer entscheiden für jede Fahrt, was sie mit wem teilen. Ihre Einwilligung können sie später widerrufen.

Dokumentierte Rechtsgrundlage

Entwickelt nach britischem Datenschutzrecht und EU-DSGVO. Veröffentlichte Bedingungen benennen jede Datenkategorie und jeden Empfänger.

Datenschutzerklärung

Die Menschen dahinter

Als Gründer verbinden wir quantitative Kognitionspsychologie und Production Machine Learning mit Erfahrung in Wahrnehmungs- und Entscheidungssystemen für Mobilität.

Dominic Noy

Technik

Promotion in der Modellierung von Verkehrsteilnehmern, mehrere Publikationen und Patente Dominic entwickelte Wahrnehmungssysteme für ADAS, autonomes Fahren und Smart Glasses für Nissan, Meta und andere Unternehmen Er war zuletzt Director of Data Science bei Humanising Autonomy

Dominik Busching

Produkt

Erfahrener Product Lead und Unternehmensstratege, Diplom in Kognitionspsychologie Dominik entwickelte erfolgreiche, datenzentrische B2B-SaaS- und Consumer-Produkte, die von Millionen von Kunden genutzt werden Zuvor bei Deloitte Strategy und tado°

Ron Pelley

Vertrieb

Seriengründer und erfahrene Führungskraft im Business Development für Mobilfunk, Telekommunikation, Automobilindustrie und KI Langjährige Erfahrung in der Vermarktung neuer Technologien Vertriebsleitung bei Humanising Autonomy, Soma Networks, Flarion, Qualcomm, SpiderCloud und weiteren Unternehmen