BHE-Fachkongress Video und Zutritt: Einfluss von KI auf die Sicherheitstechnik

Der Einfluss der „Künstlichen Intelligenz“ hat längst die Sicherheits­technik erreicht – das gilt gerade auch für Video- und Zutrittssteuerungs­systeme. Was es hier an Innovationen, Konzepten und Projekten aus der Praxis gibt, war Gegenstand des – bereits zum achten Mal stattfinden­den – BHE-Fachkongresses Video/Zutritt am 12. und 13. Mai in Mainz. Bei Expertenvorträgen und einer Fachausstellung konnten sich die Teilnehmer aufs Laufende bringen – unter anderem in einer Podiums­diskussion zur Integration von KI in Video- und Zutrittsan­wendungen. Nach einer Key-Note des KI-Experten Jay Tuck diskutierten die Experten Axel Schmidt, Jörg Rech, Manfred Klostermeier und Michael Meissner. Moderiert wurde diese Podiumsdiskussion von GIT SICHERHEIT.

In vielen Branchen bringt Künstliche Intelligenz in irgendeiner Weise Veränderung und Innovation mit sich. Es ist schon lange nicht nur in Forschungs- und Entwicklungsteams angekommen – wäre dem nicht so, „dann wird es bald Zeit“, bringt es zum Beispiel Axel Schmidt von Salto Systems auf den Punkt. Natürlich gilt das gerade in der Videosicherheit. Hier entlaste die Verwendung von KI das Netzwerk und auch das Personal in den Leitständen, wenn es um die Analyse möglicher Sicherheitsvorfälle gehe, erläutert Manfred Klostermeier von Interflex Datensysteme.
Ganz soweit sei man in der Zutrittskontrolle noch nicht, denn Zutrittsrechte basierten auf ziemlich eindeutig formulierbaren Regeln, auch die Definition von Alarmzuständen benötige meist keine KI-Unterstützung. Allenfalls bei biometrischen Systemen könnten KI- bzw. Machine-Learning-Algorithmen verwendet werden, ohne dass dies immer völlig transparent werde.
Dem pflichtet Jörg Rech von Axis bei: „Natürlich gibt es schon eine Form von KI im Bereich der Zutrittskontrolle, aber dann reden wir auch schnell über Biometrie. In diesem Fall wird mit KI erkannt, wo sich das Gesicht im Bild befindet, welches dann via Biometrie abgeglichen wird. „Es gibt auch Anwendungsfälle, bei denen nur Zutritt gewährt wird, wenn eine Person einen Helm oder Sicherheitskleidung trägt. Letzteres verschmilzt natürlich mit Anwendungsfällen in der Videoüberwachung“.
KI-basierte Lösungen, ergänzt Jörg Rech, können die Ergebnisse der Analytik verbessern und die Auswertung von gespeicherten Videos optimieren. „Immer mehr Netzwerkkameras basieren heute auf leistungsstarken Prozessoren, die auch Machine Learning oder sogar Deep Learning unterstützen. Damit lässt sich beispielsweise direkt auf der Kamera eine Objektklassifizierung durchführen, die auf Personen oder Fahrzeuge anspricht. Falschalarme, wie sie früher bei der rein auf Pixelveränderungen basierenden Analytik vermehrt aufgetreten sind, können vermieden werden“. Dies, so Rech, könne im Kontext von Echtzeit-Anwendungsfällen hilfreich sein, bei denen beispielsweise ein Sicherheitsdienst nachgeschaltet ist, da nur ein Alarm ausgelöst wird, wenn tatsächlich eine Person im Bild erkannt worden ist. Auch für Nicht-Echtzeit-Anwendungsfälle gebe es heute schon viele Lösungen, die helfen können, über mehrere Tage gespeicherte Videos forensisch in einem Bruchteil von Sekunden auszuwerten. So ließen sich beispielsweise Videosequenzen extrahieren, in denen in einem bestimmten Bildbereich Personen mit einer bestimmten Farbe der Ober- und Unterkörperbekleidung erkannt wurden. 
Freilich kann nicht alles was KI „gelabelt“ ist, tatsächlich als Künstliche Intelligenz angesehen werden, stellt Michael Meissner von Aevisio fest. „Zu häufig wird das Prädikat ‚KI-basiert‘ als Marketing-Schlagwort verwendet und bereits seit Jahren bekannte Videoanalyse-Lösungen werden plötzlich als KI-basiert angeboten. Nicht jeder bunten Social-Media-Aktivität ist unkritisch Glauben zu schenken“. Anwender, Planer und Errichter müssten den Anbietern die richtigen Fragen stellen. Dennoch gebe es bereits viele Videoprodukte – gerade auch von deutschen Herstellern – die mittels der KI zu wesentlichen Verbesserungen in Funktion und Zuverlässigkeit geführt hätten, so Michael Meissner weiter. „Die Entwicklung der KI geht in schnellen Schritten voran und in wenigen Jahren wird es ausschließlich Videosicherheitssysteme geben, die KI-basiert arbeiten“.

KI in Video und Zutritt: Lösungen der Zukunft

Das Potential von KI in Video und Zutritt ist nach Einschätzung von Jay Tuck sehr groß – auch hier stimmen die Experten weitestgehend zu. So fasst Axel Schmidt von Salto Systems zusammen: „Gerade im Bereich Videosicherheit und Biometrischer Zutrittskontrolle werden sich Lösungen ergeben, die bis heute undenkbar waren“. So werde es eine spannende Aufgabe sein, bewegte Bilder zu analysieren und daraus Maßnahmen abzuleiten.
Der Mensch komme schnell an seine Grenzen – die KI dagegen werde nicht müde, so Jörg Rech von Axis, wenn es etwa darum gehe, viele Kamerabilder über einen längeren Zeitraum im Auge zu behalten. Es könnten Objekte detektiert werden, die der Mensch gegebenenfalls übersehen hätte. KI-gestützte Analytik wird zukünftig auch immer mehr auf verschiedene Verhaltensweisen reagieren können. Ein Beispiel: Eine Person fällt hin und steht nicht nach kurzer Zeit wieder auf. Dies sei in der klassischen Videoüberwachung hilfreich oder bei der Überwachung älterer Personen.
Im Bereich der Videosicherheit werde KI immer mehr helfen, Videodaten sinnvoll zu verwalten. Dies könne bereits bei kleinen Installationen hilfreich sein, habe aber natürlich bei großen Installationen eine größere Bedeutung. „In Zukunft werden auch immer mehr Trainingsdaten zur Verfügung stehen, die von Überwachungskameras stammen, was das Training eines KI-Modells für unsere Branche optimieren wird“, ergänzt Jörg Rech. Damit werde die Objektklassifizierung immer zuverlässiger, gerade bei Verwendung von IR-Licht oder Wärmebildkameras.
Da die Rechenleistung der Prozessoren stetig steigt, würden auch zunehmend Kameras im unteren Preissegment KI-basierte Analytik ausführen können. Damit ergäben sich breite Einsatzmöglichkeiten in Projekten, die auch preissensitiv seien. Als Beispiel dafür nennt Jörg Rech den Retail-Bereich. Hier werde KI in Zukunft immer mehr zum Einsatz kommen, um das Kundenverhalten in Ladengeschäften zu analysieren und darauf abgestimmt Verkaufsprozesse zu optimieren.
Auch Manfred Klostermeier von Interflex erwartet Fortschritte bei der Analyse von bildbasierenden Vorgängen, „die jeweils vom allgemeinen Fortschritt in der Bildverarbeitung etwa von autonomen Fahrzeugen profitieren“. In der Zutrittskontrolle sei die Lage nicht so eindeutig, weil alleine das Sammeln von KI-Trainingsdaten von Anlage zu Anlage unterschiedlich erfolgen müsse. „Wenn in der Zutrittssteuerung die KI bis an den einzelnen Zutrittspunkt herangeführt werden könnte, ließen sich sicher Erkenntnisse für präventive Wartung gewinnen. Ob dies jedoch wirtschaftlich abbildbar ist, das ist derzeit sicher noch offen“, so Klostermeier.
Indirekt werden nach Einschätzung von Manfred Klostermeier Video- und Zutrittstechnik „sicher davon profitieren, dass der Netzwerkverkehr auf Unregelmäßigkeiten überwacht werden kann. In der Videotechnik erwarte ich weitere Fortschritte bei der Analyse der Videostreams die zu einer verbesserten Bewertung von Ereignissen und Unregelmäßigkeiten führen wird. Bei der Zutrittskontrolle steht in Zukunft sicher die vermehrte Nutzung von KI für biometrische Verfahren wie der Gesichtserkennung im Vordergrund. Diese Technik wird sich nach Abbau der ethischen Bedenken als komfortable Lösung zur Erkennung von Personen weiterverbreiten“.
Michael Meissner von Aevisio hält die KI ebenfalls für sehr wichtig, soweit es um die Weiterentwicklung der Videoanalytik geht. Das sei insbesondere in Außenanwendungen relevant – „und zwar unabhängig von der Plattform (Edge/Server/Cloud/Hybrid)“. In der klassischen Bewegungserkennung (Videosensoren) und den früheren Videoanalysen-Systemen würde auf Basis von Bildpunktprüfungen Helligkeits- und Kontraständerungen zwischen mehreren Bildern auf Veränderungen geprüft um sich fortbewegende Objekte zu erkennen. Diese Methodik verursache allerdings auch eine sehr hohe Anzahl an Falschlalarmen, etwa aufgrund von umweltbedingten Einflüssen, etwa durch Wind bewegte Blätter, Sträucher oder Bäume.
KI-basierte Verfahren dagegen, so Michael Meissner, setzen auf eine Objekterkennung durch das Erlernen von Bildern, die dem Algorithmus zur Mustererkennung dienen – als z. B. zur Erkennung und Unterscheidung von Menschen, Fahrzeugen und Tieren. Durch die Mustererkennung könnten die Umweltbedingungen nicht mehr zu Falschlalarmen führen. „Gerade bei der Aufschaltung von Videosicherheitssystemen auf ständig besetzte Notruf- und Serviceleitstellen (NSL) wird die Reduzierung von Falschalarmen die Effizienz der Alarmbildbearbeitung drastisch steigern“.
Auch in der forensischen Bildsuche in großen Bildspeichereinheiten könne durch den Einsatz von KI beispielsweise gesuchte Personen mit rotem Kleidungsoberteil und blauer Jeans in einer großen Bildspeicherdatenbank innerhalb von wenigen Sekunden gefunden werden. Die Gesichtserkennung gebe es zwar auch schon länger, aber durch den Einsatz von KI wird die Gesichtserkennung deutlich effizienter und insbesondere in großen Datenbanken sehr viel schneller, sagt Michael Meissner. Aufgrund der verbesserten Gesichtserkennung könnten die Systeme auch eine aktive Verpixelung der Gesichter vornehmen, um eine DSGVO-konforme Anwendung zu realisieren.
Insbesondere in den Bereichen Perimeterabsicherung als auch in der klassischen Außenbereichssicherung (ohne Zäune) werden KI-basierte Videosysteme einen stärkeren Einsatz verzeichnen können, ergänzt Michael Meissner. Das gelte aber auch in der Brand- und Rauchfrüherkennung, bei der Personenzählung oder Identifizierung ob Schutzmasken oder Schutzkleidung getragen wird. Die automatische Kfz-Kennzeichenerkennung arbeite heute ebenfalls mit KI, daher würden Anwendungen im Bereich Zufahrten von Firmengeländen oder Parkhäusern vermehrt realisiert werden.
Für Zutrittslösungen kämen die „kooperierenden“ Gesichtserkennungssysteme häufiger zur Anwendung so Meissner. Dabei bewegt sich die Person, die Zutritt erlangen möchte, von sich aus aktiv auf die Kamera zu, um erkannt zu werden. Im wachsenden Markt der Logistikverteilerzentren würden ebenfalls verstärkt KI-basierte Videosysteme eingesetzt, z. B. für eine 3D-Berechnung von Volumina (Verladung) oder in der Objekterkennung (Pakete).