Perimeterschutz aktuell: Klassische Bewegungsdetektion oder KI-basierte Objektklassifizierung?
So lassen sich die Stärken und Schwächen der Verfahren für wirksamen Perimeterschutz nutzen.
Ein wichtiger Erfolgsfaktor für wirksamen Perimeterschutz ist die Videoverifikation. Die Integration von Videomanagementsystemen in die Alarmbearbeitung ermöglicht eine verlässliche, visuelle Verifizierung von Alarmmeldungen in Echtzeit. Das Bedienpersonal kann sofort geeignete Maßnahmen einleiten – von einer Täteransprache mittels bis direktionaler Audioübertragung bis hin zur Entsendung von Einsatzkräften vor Ort, ausgestattet mit allen nötigen Informationen.
Aber auch die Alarmierung selbst kann durch das Videomanagementsystem erfolgen – mithilfe von Videoanalyse. Dabei werden die relevanten Videostreams permanent analysiert, um kritische Situationen direkt in den Bildern zu erkennen. Im Wesentlichen gibt es dafür zwei Ansätze: die traditionelle Bewegungsdetektion und die Objektklassifizierung mittels künstlicher Intelligenz (KI).
Klassische Bewegungsdetektoren identifizieren Kontrastveränderungen im Bildverlauf im Vergleich zu einer Referenz "Normalsituation". Die Systeme erkennen so bewegte Objekte sowie ihre grundlegenden Eigenschaften wie Größe, Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit. Die genutzten mathematischen Verfahren benötigen für eine effiziente Echtzeit-Alarmierung vergleichsweise wenig Rechenaufwand. Allerdings sind solche Systeme anfällig für unerwünschte Falschalarme, „false positives“, z.B. durch Lichtreflexionen oder durch irrelevante Objekte wie Kleintiere oder Spinnen.
Dank massiver Leistungssteigerungen der Hardwareplattformen für Bildverarbeitung kommen mittlerweile immer häufiger Algorithmen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) zum Einsatz. Sogenannte „neuronale Netze“ werden anhand von realem Bildmaterial darauf trainiert, Bildinhalte zu verstehen. Die resultierenden Algorithmen sind in der Lage, bewegte Objekte als z.B. Personen, Fahrzeuge, Tiere oder andere Einflüsse zu klassifizieren. Allerdings lassen sich solche Systeme im realen Betrieb austricksen, z.B. indem sich ein Eindringling einen einfachen Pappkarton überstülpt und so nicht als Mensch zu erkennen ist. Auch benötigen die Verfahren deutlich mehr Rechenleistung für eine Echtzeit-Alarmierung, weshalb oft nicht alle Bilder eines Videostreams analysiert werden. Beide Effekte können im schlimmsten Fall zu einer nicht gemeldeten Gefahrensituation führen, also „false negatives“.
Eine sinnvolle Alternative: Die Kombination beider Verfahren, wie im Perimeter+ System von Geutebrück. Die G-Fusion genannte Technologie vereint die Stärken der klassischen Videobewegungsdetektion mit denen der KI-basierten Analyse. Zunächst erfolgt eine Voranalyse der Videostreams mittels klassischer Bewegungsdetektion. Diese erkennt zuverlässig signifikante Bildveränderungen in Echtzeit. Anschließend übernimmt eine speziell trainierte KI die Klassifikation dieser Bewegungen und reduziert so durch Lichtreflexionen oder uninteressante Objekte bedingte Falschalarme. Die eingesetzte KI ist speziell für den Perimeterschutz entwickelt und berücksichtigt daher mögliche Manipulationsversuche.
Die Ergebnisse sprechen für sich: Die Lösung ermöglicht eine zuverlässige nahezu Echtzeit-Alarmierung, minimiert den Hardware-Bedarf für Bildverarbeitungsprozesse im Vergleich zu einer reinen KI-basierten Lösung und senkt die Falschalarmrate um bis zu 90 Prozent im Vergleich zu einfachen Videobewegungsdetektoren. Hierdurch ergeben sich erhebliche Kosteneinsparungen sowohl in Anschaffung und Betrieb des Systems als auch in der Alarmbearbeitung. Außerdem werden das Vertrauen der Nutzer in die Systemzuverlässigkeit und so die allgemeine Sicherheit erhöht. Die optimale Kombination von etablierten Methoden mit KI-basierten Technologien eröffnet eine wegweisende Perspektive für fortschrittlichen Perimeterschutz.
Leser, die an weiterführenden Informationen interessiert sind, finden detaillierte Ressourcen auf der Website von Geutebrück.
