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ANHANG
9.4
Begriffe der statistischen Messgenauigkeit
Zählgenauigkeit
Klassifizierungs-
genauigkeit
Konfidenz
172
B E T R I E B S A N L E I T U N G | Free Flow Profiler
Die statistische Messgenauigkeit des Systems unterscheidet zwischen Zählgenauigkeit
und Klassifizierungsgenauigkeit. Da in dieser Betriebsanleitung mehrfach auf diese
Größen Bezug genommen wird, soll der Unterschied kurz an einem einfachen
Zahlenbeispiel erläutert werden.
Im Beispiel wird die Messgenauigkeit auf der Basis von 10.000 Fahrzeugen ermittelt. Der
Einfachheit halber wird nur zwischen PKWs (5.000) und LKW (5.000) unterschieden.
Abb. 76: Zählgenauigkeit und Klassifizierungsgenauigkeit
Die Zählgenauigkeit sagt aus, wie viele der Fahrzeuge erkannt und folglich gezählt
wurden. Die Zählgenauigkeit ist unabhängig von der Zusammensetzung des Verkehrs.
Im Beispiel werden von den 10.000 Fahrzeugen 20 nicht detektiert. Das ergibt eine
Zählgenauigkeit von 99,8 %.
Die Klassifizierungsgenauigkeit sagt aus, wie viele Fahrzeuge korrekt klassifiziert wurden.
Im Beispiel werden von 10.000 Fahrzeugen 9.800 Fahrzeuge korrekt klassifiziert. Die
Klassifizierungsgenauigkeit des Systems beträgt 98 %.
Die Klassifizierungsrate liegt bei LKW höher als bei PKWs.
• LKW: 4.910 von 5.000 Fahrzeugen korrekt klassifiziert = 98,2 %
• PKW: 4.890 von 5.000 Fahrzeugen korrekt klassifiziert = 97,8 %
Die Klassifizierungsgenauigkeit des Gesamtsystems hängt also von der
Verkehrszusammensetzung und dem Kategoriesystem ab. Je nach
Verkehrszusammensetzung und Kategoriesystem verschiebt sich die Messgenauigkeit
des Gesamtsystems nach oben oder unten.
Die meisten für ein Fahrzeug ermittelten Daten besitzen ein Konfidenzlevel (zwischen 0
und 100 %). Das Konfidenzlevel bestimmt, wie sicher der jeweilige Wert von der
Systemkomponente ermittelt werden konnte.
Abb. 77: Ausgabedaten mit Konfidenzlevel
Das Konfidenzlevel kann in der internen Verarbeitung der Messdaten und in
Auswertungen durch nachgelagerte Systeme verarbeitet werden.
8020775/12AX/2019-05-31|SICK
Irrtümer und Änderungen vorbehalten
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