Videoüberwachung: Dallmeier entwickelt System DVS 600 III für intelligentes Motion-Detection

Videoüberwachung: Dallmeier entwickelt System DVS 600 III für intelligentes Motion-Detection. Schon seit Jahren sind in der Videoüberwachung Sensorsysteme im Einsatz, die registrieren, wenn sich im Bild etwas verändert – bspw. wenn nachts eine Gestalt über den ansonsten leeren Werkshof huscht – und daraufhin Alarm schlagen. Das bietet sich besonders für jene sicherheitsrelevanten Areale an, die dem Sicherheitspersonal wegen Unübersichtlichkeit ihre Arbeit erschweren. Doch die technische Entwicklung hält längst viele weitere Anwendungsfelder bereit.

In den nächsten Jahren dürften die Aufzeichnungsformate und selbstlernenden Detektionssysteme in der Videoüberwachung noch leistungsfähiger werden. Schon heute erkennt die Technik selbst in komplexen Bildszenen automatisch verschiedene Situationen. Mit höherer Rechnerkapazität und besseren Algorithmen wird die Zuverlässigkeit dieser Systeme steil ansteigen. Durch die intelligente Vorverarbeitung der Bildinformation wird man noch besser auf potenzielle Gefahrensituationen reagieren können. Sogenannte Assistenzsysteme, die dem Anwender viel von der heute noch nötigen manuellen Bedienung und Steuerung bei der Videoüberwachung abnehmen können, werden einen bedeutenden Anteil beim Einsatz der Sensoren einnehmen.

Das Differenzbild als Basis

Grundlage jeder Bewegungserkennung ("Motion Detection") ist das Differenzbild. Es entsteht durch den Vergleich zweier zeitlich aufeinander folgender Bilder. Hierbei werden gleiche Bildinformationen elektronisch ausgeblendet, sodass nur noch die Information über die Bildveränderung übrig bleibt. Spezialisierte Programme können aus einer Abfolge von Differenzbildern zusammenhängende Bildbereiche als Objekte erkennen. Sobald ein Objekt erkannt wurde, kann sogar analysiert werden, in welche Richtung es sich bewegt. Die automatische Erkennung und Verfolgung eines Objektes wird auch als Motion Tracking bezeichnet.

Schwierig wird die Analyse von bewegten Objekten, wenn nicht jede Bildänderung gleichwertig behandelt werden kann. Nebensächliche Bewegungen in einer Szene – vom Wind bewegte Äste, herabfallendes Laub, Tiere –, aber auch unterschiedliche Beleuchtungsverhältnisse blenden menschliche Beobachter problemlos aus. Diese natürlichen Störeinflüsse bereiten jedoch künstlichen Erkennungssystemen immer noch große Probleme.

Mit elektronischen Filtern, etwa der Mustererkennung, wollen die Ingenieure das Auswerteverhalten der Sensorik verbessern. Spezielle Algorithmen für die Ausfilterung von Umweltstöreinflüssen wie Regen und Schnee wurden entwickelt. Zusätzlich fließen Informationen über Perspektive, Objektgröße und Bewegungsrichtung in die Auswertung ein.

Neuronale Netze

In sehr komplexen Bildszenen kann es sinnvoll sein, zusätzlich zu herkömmlich programmierten Algorithmen, ein selbstlernendes System einzusetzen. Bei diesen "neuronalen Netzen" werden einer großen Anzahl von Bildsequenzen immer die gewünschten Systemreaktionen zugeordnet. Das Netz erzeugt daraus selbstständig eine Verknüpfung der Szeneninformation mit der dazugehörigen Meldung. So lässt sich unter anderem zwischen einer verdächtigen und einer unverdächtigen Bewegung unterscheiden.

Ein Beispiel: Museumsbesucher bewegen sich langsam durch die Ausstellung, verweilen vor Exponaten, gehen weiter. Rennende Kinder oder vor einem Bild seltsam fuchtelnde Kunstschänder erkennt das System sofort am abweichenden Bewegungsmuster und löst Alarm aus. Dem System DVS 600 III von Dallmeier electronic ist es zudem möglich, bestimmte Bildbereiche als unveränderlich zu erlernen. Eine Veränderung in diesem fixierten Bereich führt unmittelbar zum Alarm, während eine Bewegung vor dem Bereich ignoriert wird.

Gehen wir zurück ins Museum: Der Besucherstrom bewegt sich vor den Kunstobjekten. Der Besucher wird als Sichtbehinderung vor dem jeweiligen Kunstobjekt erkannt – kein Alarm. Verweilt jemand jedoch unnatürlich lange vor dem Objekt oder rüttelt am Bild, schrillt die Sirene, während die Kameras Bilder vom Geschehen aufzeichnen. Auf diese Weise lassen sich Vorkommnisse genau rekonstruieren und Straftäter identifizieren. Bei Verwendung eines nach dem britischen "Kalagate"-Katalog zertifizierten Systems sind diese Videoaufnahmen auch als Beweismittel vor Gericht zugelassen.

Klasse Klassifikation

Um die Zahl der Fehlalarme weiter zu reduzieren, ist es notwendig, einmal erkannte Objekte auf klassifizierbare Merkmale zu untersuchen. Dazu gehören typischerweise Größe, Größenverhältnisse und typische Bewegungsmuster. Es können aber auch die Kombinationen von Mund, Nase und Augen sein, die als Gesicht erkannt werden. DVS 600 III lernt, die erkannten Objekte in dieses Schema einzuordnen und anhand der Klassifizierung Meldungen von "unbedenklich" bis "höchst verdächtig" auszugeben. Mit einer entsprechend großen Datenbank kann das Bild nach beliebigen Merkmalen durchsucht werden.

Herrchen gesucht

In der praktischen Umsetzung werden beliebigen Objekten Zeiten zugeordnet. So werden bspw. Fahrzeuge gemeldet, die länger als zehn Minuten in einer Ladezone parken oder Koffer, die länger als fünf Minuten herrenlos im Flughafen stehen. Die Technik der Klassifikation kann auch in Banken genutzt werden. Außerhalb der Geschäftszeiten wird verdächtiges Verhalten in den SB-Bereichen erkannt, wenn Bewegungen nicht mit der üblichen Geschwindigkeit erfolgen oder wenn ungewöhnliche Verhaltensmuster auftreten, etwa wenn sich jemand auf dem Boden niederlässt oder über eine längere Zeitspanne kein Gerät bedient.

Ein aktueller Forschungsbereich ist das automatische Erkennen von Gruppenverhalten in Paniksituationen. Viele der bereits realisierten Lösungen und Erkenntnisse aus der Personenzählung, die bisher eine besondere Herausforderung für Erkennungsalgorithmen darstellte, fließen in diesen besonders kritischen Bereich ein. Mit der Dallmeier-Lösung DI-Detector wird zum Zwecke einer höheren Zählgenauigkeit in speziellen Algorithmen nach Merkmalen von Personen gesucht (Kopfzählung). Bei Personenerfassung in Hochhäusern oder Einkaufszentren, wo es aus Brandschutzgründen wichtig ist, die Zahl der Personen zu kennen, die sich zum jeweiligen Zeitpunkt im Gebäude aufhalten, bei der eine Vereinzelung zu Lasten einer raschen Evakuierung aber nicht in Frage kommt, werden diese Lösungen schon eingesetzt. Ebenso ergeben sich in Kaufhäusern und Messen aus der Analyse der Kundenbewegungen, die durch diese genaue Form der Personenzählung möglich wird, neue Grundlagen für strategische Entscheidungen.

 

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Ben Schmidt
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