Die Rolle von Künstlicher Intelligenz für die Videoüberwachung

Videosysteme sind mittlerweile mit leistungsstarker Videoanalyse ausgestattet und ermöglichen die Auswertung des Bildmaterials nach bestimmten Kriterien.

Die Rolle von Künstlicher Intelligenz für die Videoüberwachung

Videoanalyse für Videoüberwachungsanlagen

Beim Thema Videoüberwachung wird im ersten Moment nicht an künstliche Intelligenz gedacht. Dennoch hat sich die Technik in den letzten Jahren enorm weiterentwickelt, sodass im Bereich von IP-basierten Videosystemen enorme Fortschritte entstanden sind. Videosysteme sind mittlerweile mit leistungsstarker Videoanalyse ausgestattet und ermöglichen die Auswertung des Bildmaterials nach bestimmten Kriterien. Dadurch wird es möglich Personen, Fahrzeuge oder sonstige Objekte in der Bildaufzeichnung durch einen Algorithmus zu suchen. Dies erlaubt die schnelle Findung von Ereignissen und verhindert die zeitaufwändige Durchsicht des kompletten Bildmaterials. Darüber hinaus kann mithilfe der Videoanalyse die Aufklärungsquote deutlich erhöht werden, da nicht mehr ein Mensch das Bildmaterial durchsuchen muss und wichtige Ereignisse nicht mehr übersehen werden können. Videoanalyse erhöht damit die Sicherheit des kompletten Systems. Ein Beispiel für technische Möglichkeiten für Videoüberwachung mit Videoanalyse findet sich auf der Website der VideoProjects GmbH

Technische Möglichkeiten von Videoanalyse

Videoanalyse erlaubt die Detektion von unterschiedlichen Fahrzeugtypen. Zum Beispiel kann die Videoanalyse zwischen gewöhnlichen PKW’s oder LKW’s unterscheiden. Darüber hinaus ist es auch möglich einen Bus oder ein Fahrrad zu erkennen. Für die effektive Identifikation ist es erforderlich neben dem Fahrzeugtyp auch verschiedene Merkmale der Fahrzeuge zu erkennen. Besonders bei Fahrzeugen eignet sich die Farbe als Erkennungsmerkmal. Aus diesem Grund kann der Algorithmus der Videoanalyse die Farbe von Fahrzeugen identifizieren. Explizit kann dann in der Bildaufzeichnung der Videoanlage nach Fahrzeugen mit bestimmter Farbe gesucht werden. Neben der Identifikation von Fahrzeugen können auch verschiedene Merkmale von Personen durch das Videosystem erkannt werden. Es ist möglich verschiedene Merkmale, wie zum Beispiel Haarfarbe, Größe oder Kleidungsfarbe von Personen in der Bildaufzeichnung zu suchen und anschließend zu identifizieren. Personen können dadurch schnell in der Bildaufzeichnung ausfindig gemacht werden. Der Suchalgorithmus orientiert sich dabei an dem Ergebnis, welches die höchste Übereinstimmung des Suchkriteriums erfüllt. 

Videoanalyse mit künstlicher Intelligenz

Die Funktion aus einem Videobild Zusammenhänge zu erkennen ist nicht neu. Die Industrie forscht bereits seit Jahren in diese Richtung und hat sukzessiv von einer einfachen Bewegungserkennung die Analyse von komplexen Formen und der Ableitung von Objekten stetig verbessert. Dennoch hat erst in den letzten Jahren das Thema künstliche Intelligenz im Bereich der Videotechnik an Bedeutung gewonnen. Die künstliche Intelligenz hilft dabei die Genauigkeit des Systems zu erhöhen. Der Algorithmus, welcher aus dem Videobild Formen und Objekte erkennen kann, verbessert sich selbstständig und erhöht damit die Genauigkeit in der Identifikation von Objekten. Der Algorithmus trifft damit eigenständig Entscheidungen und ist auf keine Interaktion von außen angewiesen. Diese Funktion wird im Bereich der Videotechnik als künstliche Intelligenz bezeichnet. Das System verbessert sich damit eigenständig und kann sich an die individuellen Gegebenheiten des Einsatzortes anpassen. Je nach dem wo die Überwachungskameras platziert werden muss die Videoanalyse mit künstlicher Intelligenz unterschiedliche Bildszenen analysieren. Das heißt der Algorithmus muss fähig sein diese unterschiede auszugleichen, sodass in jeder Bildszene die Videoanalyse möglich bleibt. Unterschiedliche Lichtverhältnisse, Entfernung von Objekten oder Sichtwinkel auf die zu analysierenden Objekte spielen dabei eine Rolle. Darüber hinaus muss der Algorithmus selbst Entscheidungen treffen, um diese unterschiedlichen Gegebenheiten für die Videoanalyse berücksichtigen zu können. Folglich ist hier der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Form von eigenen Entscheidungen des Algorithmus unersetzlich.

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