DooH erkennt Fahrzeuge in Echtzeit

Echtzeit-DooH-Kampagnen sind selten. Grund dafür sind vor allem der hohe manuelle Aufwand und die operative Komplexität. Die neue Kampagne für den Jeep Renegade in Brasilien ist keine Ausnahme. Entwickelt wurde sie von der Agentur Leo Burnett gemeinsam mit dem größten brasilianischen DooH-Vermarkter Eletromidia.

Das Ergebnisse sind auffällig, die Vorarbeiten umso umfangreicher. Agenturen und Medienunternehmen sprechen selten über den tatsächlichen Aufwand solcher Aktivierungen. In diesem Fall gaben Jeep und Eletromidia-CEO Alexandre Guerrero dem brasilianischen Kommunikationsmagazin Meio & Mensagem sowie auf Linkedin Einblicke in die technische, kreative und operative Umsetzung des Projekts.

Die Automarke Jeep startete die interaktive DooH-Kampagne für den Renegade in Brasilien auf dem urbanen DooH-Netzwerk von Eletromidia. Die Kampagne verbindet Computer Vision, Edge-Processing und kontextbezogenes Storytelling. Digitale Bushaltestellen werden dabei zu reaktionsfähigen Touchpoints, die vorbeifahrende Fahrzeuge in Echtzeit erkennen.

An ausgewählten Standorten starten die digitalen Screens dynamische Animationen, sobald ein Jeep Renegade im Verkehr erkannt wird. Tiere erscheinen auf dem Bildschirm und reagieren auf das Fahrzeug. Begleitet wird die Aktivierung vom Claim „Legend Recognized“. Die Kampagne überträgt die bestehende Markenkommunikation von Jeep in den öffentlichen Raum und ergänzt sie um eine kontextbezogene Interaktivität, die bei Stadtmöbeln bislang selten in größerem Maßstab zu sehen ist.

Computer Vision speziell für den Jeep Renegade trainiert

Im Zentrum der Kampagne steht ein eigens trainiertes Computer-Vision-Modell, das den Renegade unter realen Verkehrsbedingungen erkennen soll. Laut Eletromidia wurde das System mit rund 50.000 Bildern trainiert.

Für den Datensatz installierte das Unternehmen Kameras an jeder ausgewählten Bushaltestelle. Pro Standort entstanden rund 15 Stunden Videomaterial. Das Material wurde anschließend über drei Wochen hinweg Bild für Bild manuell überprüft und markiert. Dieser arbeitsintensive Prozess war notwendig, um in komplexen städtischen Umgebungen eine zuverlässige Erkennungsrate zu erreichen.

Das System wurde nicht nur auf den Renegade trainiert. Zusätzlich erhielt das Modell Bilder ähnlicher Jeep-Modelle wie des Compass, um Fehlklassifizierungen zu vermeiden. Fahrzeuge mit ähnlicher Designsprache lassen sich dadurch besser unterscheiden.

Nach der Datenaufbereitung benötigte das eigentliche Modelltraining rund 60 Stunden Rechenzeit. Das zeigt, dass fortgeschrittene AI-Workflows für DooH-Anwendungen zunehmend zugänglicher werden.

Edge-Architektur soll Datenschutz sichern

Ein zentrales Merkmal der Umsetzung ist die vollständig lokale Rechenarchitektur. Die Videodaten werden nicht in die Cloud übertragen. Die gesamte Bilderkennung findet direkt in der Bushaltestelle statt.

Jede Einheit verfügt über einen eigenen Edge-Server, der Videostreams in Echtzeit analysiert. Erkennt das System einen Jeep Renegade, spielt es das passende Creative aus und verwirft das Bild unmittelbar danach.

Die Haltestelle verarbeitet das Bild lokal, prüft das Vorhandensein eines Renegade und löscht den Frame sofort. Es werden keine Aufnahmen aus dem Straßenraum gespeichert oder übertragen.

Damit adressiert die Kampagne eine zentrale Hürde für Computer Vision im öffentlichen Raum: Datenschutz und regulatorische Anforderungen. Da keine Speicherung oder externe Datenübertragung erfolgt, erfüllt die Kampagne steigende Datenschutzanforderungen und bleibt gleichzeitig reaktionsfähig in Echtzeit. Die Datenschutzregeln in Brasilien gelten als ähnlich streng wie der europäische DSGVO-Rahmen.

Standortbezogene Kalibrierung

Die Kampagne läuft an fünf ausgewählten Bushaltestellen in São Paulo entlang stark befahrener Verkehrsachsen. Jeder Standort wurde anhand von Verkehrsaufkommen und Sichtverhältnissen ausgewählt.

Eine wichtige technische Voraussetzung war die individuelle Kalibrierung jeder Installation. Das AI-Modell wurde jeweils mit Material trainiert, das aus dem exakten Kamerawinkel und der Position der jeweiligen Haltestelle aufgenommen wurde.

Jede Bushaltestelle arbeitet dadurch als eigenständige Erkennungseinheit mit eigener Kamera und lokal optimiertem Modell. Dieser dezentrale Ansatz verbessert die Erkennungsgenauigkeit, erhöht aber zugleich die Komplexität der Umsetzung. Dieser Zielkonflikt gilt als typisch für präzise DooH-Aktivierungen.

Die interaktive OoH-Umsetzung ist eng mit der übergeordneten Kampagnenstrategie von Leo verbunden. Der Slogan „A legend is always recognized“ wurde auf die DooH-Umgebung übertragen und wird dort zur Echtzeit-Erfahrung.