Risikoadfærd på cykelstien – Automatiseret videoobservation og -analyse

Resumo

Cykling i påvirket tilstand, uopmærksomme cyklister, cyklister i høj hastighed og cyklister uden cykellygter
udgør betydelige trafiksikkerhedsproblemer. Samtidig kan sådan risikobetonet adfærd medføre utryghed
på cykelstien. De enkelte adfærdstyper er i varierende grad belyst gennem spørgeskemaundersøgelser,
ulykkesdata, manuelle observationer og instrumenterede målinger, men de eksisterende kilder har hver
især begrænsninger. Spørgeskemaer bygger på selvrapportering, ulykkesdata fanger kun nogle af de
hændelser, der fører til registrerede ulykker og indeholder kun i nogen grad oplysninger om adfærd, og
manuelle observationer er ressourcetunge. Med den teknologiske udvikling inden for videoregistrering og
automatiseret analyse åbner der sig nye datakilder og metoder, som på sigt formentlig vil gøre det muligt at
”måle temperaturen” på trafikantadfærden på en mere præcis og hurtig måde, der i tillæg kan skaleres på
tværs af geografiske lokationer.
Formålet med dette projekt har været at teste ny teknologi til at måle risiko- og utryghedsskabende adfærd
på cykelstien, herunder også i de mørke timer, hvor sådan adfærd kan optræde hyppigere. Formålet har
konkret været at foretage videoobservation og efterfølgende analyse via softwareprogrammet Data From
Sky for dels at teste hvor godt forskellige typer af adfærd kan detekteres automatisk af Data From Sky, dels
at undersøge omfanget og karakteren af defineret risikoadfærd på cykelstien i form af høj hastighed,
manglende brug af forlygter og slinger på cykelstien, som f.eks. kan være udtryk for cykling i påvirket
tilstand eller uopmærksomhed.
For at undersøge dette er der foretaget videoobservation på Gothersgade og Åboulevarden i København
torsdag den 16. oktober 2025 kl. 20.00 til lørdag den 18. oktober 2025 kl. 8.00 med små videokameraer,
som via teleskopstænger er opsat 8-10 m over gadeniveau ved de aktuelle delstrækninger. Optagelserne er
efterbehandlet via Data From Sky, som bl.a. kan registrere hastighed, sideværtsplacering samt
sideværtsacceleration for hver trafikant. Der er i alt foretaget registrering af ca. 8.700 og 5.900 trafikanter
på cykelstien på hhv. Gothersgade og Åboulevarden.

Data From Sky har i dette pilotstudie vist sig at være et anvendeligt værktøj til at estimere og analysere
trafikanternes hastighed - også i mørke. Der er dog behov for manuel gennemgang, hvis hastighed skal
opgøres for forskellige cykeltyper, da programmet pt. (1. halvår 2026) har vanskeligt ved at skelne mellem
forskellige cykeltyper. Det er således muligt at estimere gennemsnithastighed for forskellige cykeltyper
over døgnet. Her ses det f.eks., at hastigheden er højest i morgen- og eftermiddagstrafikken. Dette kan
muligvis forklares med forskel i populationen i løbet af døgnet. I myldretidstrafikken er der f.eks. givetvis
mange cykelpendlere, som skal hurtigt til/fra arbejde. Samtidig ses det, at ladcykler generelt kører
en anelse hurtigere (22,5 km/t) end tohjulede cykler (20,9 km/t). Dette kan hænge sammen med, at
flertallet af disse muligvis har elmotorer og netop også er pendlere, som har travlt. Resultatet skal dog
tages med forbehold for, at der kun er observeret 436 ladcykler.
Brug af forlygter kan på nuværende tidspunkt ikke registreres automatisk i Data From Sky, og dette blev
derfor registreret manuelt for et udvalg af trafikanterne hen over natten. Andre analyseprogrammer eller AIværktøjer
vil muligvis kunne lave en automatisk registrering. Den højeste brug af forlygter (i de mørke timer)
var fredag morgen (kl. 6.00-7.00), hvor brugen af forlygter var ca. 98 %, mens den laveste brug ses natten
mellem fredag og lørdag (kl. 1.00-6.00), hvor brugen af forlygter var ca. 91 %.
Flere forskellige metoder til at identificere og tracke slinger på cykelstien blev testet. Konklusionen er, at Data
From Sky på nuværende tidspunkt ikke er egnet til automatisk at opgøre, hvor mange der slingrer på
cykelstien. Den væsentligste udfordring er, at Data From Sky har vanskeligt ved at tracke cyklisterne i mørke,
selv når gaden er belyst. Det er muligt, at ændring af kameraplacering, højde og vinkel kan ændre på dette. I
projektet er der derfor suppleret med manuelt gennemsyn og kvalitativ vurdering case by case af slingrende
cyklister. Om natten kl. 03.00-05.00 er det fundet, at i størrelsesorden ¼ af de cyklende i større eller mindre
grad slingrer, men dette tal skal tages med store forbehold, da de er baseret på en kvalitativ gennemgang af
et begrænset udsnit af trafikanter. Gennemgangen viser, at der er mange grunde til, at de cyklende slingrer -
f.eks. brug af håndholdt telefon, ny på cyklen, uopmærksomhed, bevidst slinger, påvirket af alkohol eller flere
på samme cykel.