KI-Videoanalyse im Perimeterschutz: Intelligente Videoanalyse und KI-basierte Verfahren
SERIE – TEIL 2. Von Hans-Peter Büttner und Ronald Güldner| Videosensorik, intelligente Analyse und KI prägen moderne Systeme zur Perimetersicherung. Diese dreiteilige Serie erläutert Grundlagen, Analyseverfahren und Testergebnisse. Teil 2 beleuchtet die intelligente Videoanalyse und die erweiterten Möglichkeiten KI-basierter Verfahren.
Mit der Migration von analoger zu digitaler Videotechnik begann ein grundlegender Wandel in der Auswertung sicherheitsrelevanter Bilddaten. Während klassische Videosensoren vor allem Grauwertänderungen zwischen zwei Bildern analysieren, ermöglichen digitale Systeme eine semantische Interpretation der Szene. Personen, Fahrzeuge und andere Objekte können unterschieden, Bewegungsmuster bewertet und komplexe Vorgänge automatisiert erkannt werden. Diese Entwicklung hat die Leistungsfähigkeit moderner Videoüberwachungssysteme erheblich gesteigert und bildet die Basis für KI-gestützte Verfahren, die heute in vielen sicherheitskritischen Bereichen eingesetzt werden.
Digitale Systeme benötigen zwar mehr Zeit für die Bildkomprimierung und Mustererkennung, bieten aber eine deutlich höhere Robustheit gegenüber Beleuchtungsänderungen. Lichtreflexionen, Schatten oder Regen führen nicht mehr automatisch zu Ereignismeldungen, da die Analyse auf Objektmerkmale statt auf Grauwertänderungen basiert. Dadurch wird die Überwachung im Außenbereich zuverlässiger und weniger störanfällig.
Inhalt:
- Intelligente Videoanalyse: Objektorientierte Auswertung
- KI-basierte Videoanalyse: Erweiterte Funktionen und Selbstlernen
- Analysefunktionen im Detail
- Anforderungen im Perimeterschutz
- Anti-Tracking-Mode: Kann man sich unsichtbar machen?
- Systemintegration und Rechnerkapazität
- Fazit
- Kontakt zu den Autoren
Intelligente Videoanalyse: Objektorientierte Auswertung
Die intelligente Videoanalyse (IVA) markiert definierte Überwachungsbereiche und analysiert ausschließlich die dort erkannten Objekte. Personen, Fahrzeuge oder Gegenstände werden klassifiziert und nur relevante Bewegungen gemeldet. Diese objektorientierte Auswertung ist ein entscheidender Fortschritt gegenüber der klassischen Sensortechnik, da sie die Zahl der Falschalarme erheblich reduziert.
Die Parametrierung der IVA ist vergleichsweise einfach. In der Regel müssen nur die zu überwachenden Bereiche definiert und die gewünschten Funktionen aktiviert werden. Komplexe Feldstrukturen oder individuelle Schwellenwerte entfallen weitgehend. Dennoch erfordert die Einrichtung Erfahrung, da die Analysebereiche sinnvoll gewählt und typische Bewegungsmuster berücksichtigt werden müssen.
Ein Nachteil bleibt die Latenz: Die Erkennung benötigt mehrere hundert Millisekunden. In engen Bereichen kann das zu späten Meldungen führen. Daher werden IVA und klassische Sensortechnik häufig kombiniert – ein Alarm wird nur ausgelöst, wenn beide Systeme innerhalb einer definierten Zeit ein Ereignis melden. Diese Kombination verbindet die Geschwindigkeit der Sensortechnik mit der Robustheit der IVA.
KI-basierte Videoanalyse: Erweiterte Funktionen und Selbstlernen
KI-basierte Verfahren übertreffen die IVA deutlich. Sie erkennen Personen, Fahrzeuge und Objektklassen, Bewegungsrichtungen, Geschwindigkeiten und Verweildauer, abnorme Verhaltensmuster, abgestellte oder entfernte Gegenstände, Kennzeichen sowie Manipulationen an Kameras. Die Systeme können nicht nur im Ereignisfall analysieren, sondern auch gespeicherte Bilder durchsuchen. Zeit-/Raumschemata ermöglichen die Rekonstruktion von Vorgängen über mehrere Kameras hinweg.
Ein wesentlicher Vorteil der KI-Analyse ist die Fähigkeit zum selbstlernenden Verhalten. Durch kontinuierliche Anpassung an die Umgebung können Falschalarme weiter reduziert und die Erkennungsleistung verbessert werden. Dies ist besonders wichtig in dynamischen Umgebungen, in denen sich Licht, Vegetation oder Nutzung häufig ändern. Die KI erkennt Muster, die für klassische Systeme unsichtbar bleiben, und kann ungewöhnliche Vorgänge zuverlässig identifizieren.
Gegenwärtig wird diskutiert, dass Personen mit speziell designter Kleidung von einer Kamera mit KI nicht als solche erkannt werden. Entsprechende T-Shirts kann man käuflich erwerben. Das mag ein zeitlich begrenzter Umstand sein. Auch hier hat der Videosensor noch Vorteile. Wie auch immer raffiniert eine Person bekleidet ist, sie erzeugt Grauwertänderungen, was unmittelbar eine Ereignismeldung zur Folge hat.
Analysefunktionen im Detail
Moderne KI-Systeme bieten eine Vielzahl spezialisierter Funktionen. Dazu gehören die Erkennung von Personenansammlungen, die Bewertung von Bewegungsrichtungen und Geschwindigkeiten sowie die Analyse von Verweildauern. Diese Funktionen sind besonders relevant für Bereiche, in denen sich Personen unbefugt aufhalten könnten oder in denen ungewöhnliche Bewegungsmuster auf sicherheitsrelevante Vorgänge hinweisen.
Die Erkennung abgestellter Gegenstände ist ein weiteres Beispiel für die Leistungsfähigkeit der KI-Analyse. Klassische Systeme würden solche Objekte oft ignorieren oder nur zufällig erkennen. KI-Systeme hingegen können die Szene kontinuierlich überwachen und Veränderungen zuverlässig melden. Dies ist besonders wichtig in Bereichen mit hohem Personenverkehr oder in sicherheitskritischen Zonen.
Auch die Kennzeichenerkennung spielt eine wichtige Rolle. Sie ermöglicht die automatische Erfassung von Fahrzeugen an Zu- und Abfahrten und kann mit Zutrittskontrollsystemen verknüpft werden. Dadurch lassen sich Bewegungen von Fahrzeugen präzise dokumentieren und sicherheitsrelevante Vorgänge schnell identifizieren.
Bei der Wiedergabe von Ereignisbildern von Sensoralarmen werden die jeweils meldenden Sensorfelder mit eingeblendet. Bei den KI-basierten Verfahren werden Flächen oder Bereiche überwacht. Im Ereignisfall wird der Vorgang mit Aufschalten des Alarmbildes gemeldet, es ist mitunter nicht sofort ersichtlich, an welcher Stelle im Bild das Ereignis verortet ist. Daher werden das ereignisauslösende Objekt farblich umrandet und dessen Bewegungsrichtung eingeblendet.
Anforderungen im Perimeterschutz
Im Perimeterschutz stehen andere Anforderungen im Vordergrund als etwa in Stadien oder öffentlichen Bereichen. KI-Systeme müssen Überwindungen von Zäunen und Mauern erkennen, Personenansammlungen und Herumlungern detektieren, Bewegungen auf angrenzenden Dächern erfassen, Zu- und Abgangsbereiche überwachen, eingedrungene Personen automatisch verfolgen und Kennzeichen an Zufahrten erkennen. Die Analyse muss zuverlässig und schnell erfolgen, um Interventionen einzuleiten.
Besonders wichtig ist die Fähigkeit, ungewöhnliche Bewegungsmuster zu erkennen. Ein potenzieller Angreifer bewegt sich oft anders als reguläre Personen. Er nähert sich dem Perimeter vorsichtig, bleibt stehen, beobachtet die Umgebung oder versucht, unauffällig zu bleiben. KI-Systeme können solche Muster erkennen und frühzeitig melden.
Anti-Tracking-Mode: Kann man sich unsichtbar machen?
In letzter Zeit führt ein neues Thema buchstäblich zur Verwirrung: Es geht um sogenannte Anti-Tracking-Mode. In gewissen Grenzen kann das funktionieren – aber nicht auf Dauer. Erstens lässt sich nicht jede KI übertölpeln, sondern nur diejenige, auf die hin das „gegnerische“ Muster entwickelt wurde. Außerdem gewinnt die KI trotzdem, wenn die Lichtverhältnisse schlecht sind oder der Sitz der Camouflage-Kleidung verrutscht. Außerdem bleibt bei aller Künstlicher Intelligenz immer noch die natürliche Intelligenz übrig: Der Mensch am Monitor kann den Menschen immer noch als Menschen erkennen.
Systemintegration und Rechnerkapazität
KI-Analyse ist rechenintensiv. Wird sie nicht direkt in der Kamera ausgeführt, sind zusätzliche Auswerterechner erforderlich. Die Kosten pro Kanal variieren stark je nach Hersteller und Funktionsumfang. Proprietäre Systeme erschweren den Austausch einzelner Kameras. Dennoch wird die Integration von KI-Analyse in Kameras weiter voranschreiten, da moderne Chipsätze immer leistungsfähiger werden.
Die Integration der KI-Analyse in bestehende Systeme erfordert sorgfältige Planung. Die Analyse muss in das Videomanagementsystem eingebunden werden, und die Kommunikation zwischen den Komponenten muss zuverlässig funktionieren. Ein paralleler Betrieb unterschiedlicher Systeme ist möglich, aber oft nicht optimal, da die Parametrierung komplex wird und die Auswertung uneinheitlich sein kann.
Fazit
Weitere Teile der Serie
Die intelligente Videoanalyse und die KI-basierte Auswertung haben die Leistungsfähigkeit moderner Videoüberwachungssysteme erheblich gesteigert. Sie ermöglichen eine robuste und zuverlässige Analyse sicherheitsrelevanter Vorgänge und reduzieren die Zahl der Falschalarme deutlich. Trotz der höheren Latenz bleiben sie ein unverzichtbarer Bestandteil moderner Sicherheitsarchitekturen. Die Zukunft liegt in der Kombination aus klassischer Sensortechnik und KI-Analyse, um sowohl schnelle als auch robuste Auswertungen zu ermöglichen.
