Am Beginn vieler Möglichkeiten: Zukunftssichere Videoanalyse- und KI-Anwendungen

Videoanalyse eröffnet dem Nutzer schon lange eine ganze Bandbreite interessanter Möglichkeiten. Doch wer ihre Möglichkeiten ausschöpfen will, muss ihr das Material dazu liefern: Qualitätsvolle Eingangsdaten, also Bildqualität auf der zu analysierenden Fläche. Diesen Weg geht Dallmeier mit seinen Multifocal-Sensorsystemen.

Die Videotechnik entwickelt sich rasant weiter: Neben der optischen Beweissicherung bieten sich Behörden und der Polizei immer mehr Möglichkeiten zur automatischen oder teilautomatisierten Analyse von Bilddaten. Hier den Überblick zu behalten, ist nicht immer einfach, zumal in hoher Frequenz neue Lösungen auf den Markt drängen und viele Systeme sich noch im Forschungs- und Experimentierstadium befinden.  

Kameras sind prinzipiell als „optische Sensoren“ hervorragend zur Erfassung von Analysedaten geeignet: Es gibt kaum bessere Wege, mit relativ geringem Aufwand verschiedenste Arten von Daten aus komplexen Zusammenhängen zu extrahieren, als ein Videobild sie eröffnet.

Die Möglichkeiten der Videoanalyse sind vielfältig: „Crowd-Analysen“ zum Zählen von Personen oder Objekten, „Appearance Search“ zum Auffinden von Personen basierend auf bestimmten Merkmalen, diverse „Intrusion Detection“-Systeme etwa zur Absicherung von „Sterile Areas“ beispielsweise im Stadionumfeld oder am Perimeter von Kritischen Infrastrukturen und vieles mehr.

Die meisten Systeme arbeiten heute mit einer Objektklassifizierung auf der Grundlage neuronaler Netze, im allgemeinen Sprachgebrauch häufig mit „Künstlicher Intelligenz“ gleichgesetzt.

Definierbare Bildqualität ist ausschlaggebend
Bei aller Begeisterung wird aber eines sehr häufig unterschätzt: die Bedeutung der Datenqualität. Häufig wird nämlich der Fehler gemacht, dass nur das Analysesystem betrachtet und bewertet wird, und nicht die Gesamtlösung. Und so sind viele Anwender enttäuscht, die „einfach mal ein paar Kameras aufgehängt“ haben und dann Analysen auf dem so gewonnenen Bildmaterial fahren.

Dabei kann gemäß der Regel „Quality in, Quality out“ die Qualität der Analyseergebnisse natürlich immer nur so gut sein, wie die Bildqualität und damit die Güte der Eingangsdaten. Die Bildqualität ist als „Pixel pro Meter (px/m)“ in der DIN EN 62676-4 festgelegt und der wesentliche Paramater für jedes Videosystem: Je nachdem, ob beispielsweise 62,5 px/m für eine KI-basierte Objekterkennung von Personen oder 250 px/m für eine fast 100-prozentig sichere Gerichtsverwertbarkeit durch die Identifizierbarkeit von Gesichtsaufnahmen gefordert sind.

Richtige Planung und geeignete ­Technologien
Der Schlüssel zum Erfolg ist deshalb, den für eine bestimmte Analyseform, wie z. B. dem Unterscheiden von Personen und Fahrzeugen, notwendigen Mindestwert auf der ganzen zu erfassenden Fläche zuverlässig bereitzustellen. Dies ist nur möglich, wenn ein Hersteller über die entsprechenden Tools und Planungssysteme sowie das Know-how und die Experten verfügt, um diese Planungen durchzuführen.

Des Weiteren sind Kameratechnologien erforderlich, die dafür konzipiert sind, auch auf großen Flächen diese Mindestauflösungen bereitzustellen. Selbst ultrahochauflösende Megapixel-Kameras kommen hier gerade in den weiter entfernten Bildbereichen schnell an ihre Grenzen bzw. sind bei großen Flächen unwirtschaftlich. PTZ-Kameras sind für die Analyse von Gesamtzusammenhängen prinzipiell ungeeignet, da sie jeweils nur auf einen bestimmten Teilbereich fokussieren und vorrangig der aktiven Videobeobachtung dienen.

Moderne, sogenannte Multifocal-Sensorsysteme, bei denen mehrere Sensoren unterschiedlicher Brennweite in einem System kombiniert werden, erlauben eine exakt definierte Mindestauflösung auf der gesamten zu erfassenden Fläche auch in großen räumlichen Zusammenhängen und stellen dadurch meist auch gleichzeitig auch die wirtschaftlichste Herangehensweise dar.