Video Security: Ereignisse automatisiert erkennen
Die videounterstützte Überwachung von Bereichen und Arealen wird heute in einer Vielzahl von Innen- und Aussenanwendungen genutzt. Die Sichtung von Ereignissen erfolgt dabei teils durch das menschliche Auge des Sicherheitspersonals, teils werden die Daten einfach nur für eine spätere Sichtung gespeichert. Was häufig fehlt, sind automatische Detektion und Information von sicherheitsrelevanten Objekten und Ereignissen.
Intelligente Videoanalysen sind softwarebasierte Algorithmen zur automatischen Auswertung von digitalen Bildern aus Videoüberwachungskameras. Mithilfe von unterschiedlichen Verfahren ermöglichen sie die Erkennung von vordefinierten Objekten und Ereignissen. Zudem liefern sie Event- und Metadaten und erlauben in Kombination mit Videomanagementsystemen die Anzeige der Auswertungsergebnisse sowie die Auslösung von verschiedenen Aktionen wie Alarmierung von Sicherheitspersonal, Steuerung von Videoaufzeichnungen, Suchen von Videosequenzen, Schalten von I/0-Geräten usw. Für die automatisierte Verarbeitung und Auswertung von Videobildern kommen grundsätzliche Verfahren zum Einsatz.
Objekterkennung
Die Objekterkennung stellt Änderungen innerhalb eines Videobildes fest. Hierzu werden einzelne Bilddaten und deren Unterschiede in einer Reihe von Bildern analysiert. Dieses Verfahren wird primär für die Aufzeichnungssteuerung zur Reduktion von Datenmengen verwendet und ist nicht für eine exakte Detektion von sicherheitsrelevanten Objekten sowie Ereignissen geeignet.
Objektverfolgung
Die Objektverfolgung dient zur Feststellung von sich bewegenden Objekten in einem Videobild. Dabei werden Objekte in einem Videobild detektiert und über eine Reihe von Bildern verfolgt. Dieses Verfahren ist vorzugsweise für Detektionsaufgaben in Anwendungen mit wenigen Störgrössen (Licht, Schatten, Reflektionen, Witterung, Menschenmengen usw.) geeignet.
Objektklassifizierung
Eine Objektklassifizierung erlaubt die Unterscheidung von vordefinierten Objektarten (zum Beispiel Menschen, Tiere, Fahrzeuge) in einem Videobild. Dazu werden Objekte in einem Videobild analysiert und aufgrund bestimmter Merkmale klassifiziert und über eine Reihe von Bildern verfolgt. Dieses Verfahren ist für Detektionsaufgaben in Anwendungen mit verschiedenen Störgrössen geeignet.
Objektidentifizierung
Die Objektidentifizierung bietet die Möglichkeit, spezifische Objekteigenschaften (zum Beispiel Gesichter, Personen, Nummernschilder) in einem Videobild zu erkennen. Dafür werden Objekte in einem Videobild analysiert und aufgrund vordefinierter Charakteristiken identifiziert. Dieses Verfahren ist nur unter bestimmten Bedingungen und für spezielle Anwendungen geeignet.
Objektinterpretation
Die Objektinterpretation ermöglicht spezifische Objektzustände (zum Beispiel Verhalten, Anzahl) in einem Videobild zu erkennen. Zu diesem Zweck werden Objekte in einem Videobild analysiert und deren Zustände aufgrund vordefinierter Kriterien interpretiert. Dieses Verfahren ist ebenfalls nur unter bestimmten Bedingungen und für spezielle Anwendungen geeignet.
Szeneninterpretation
Die Szeneninterpretation schafft die Voraussetzung, bestimmte Bereiche in einem Videobild unterschiedlich zu bewerten. Hierzu werden die entsprechenden Bildbereiche markiert (zum Beispiel Zaun, Fassade, Kunstwerk, Bahnsteig, Gleisbett) und gemäss der gewünschten Priorität und Funktion analysiert. Dieses Verfahren ist für die Anpassung der Analysemodule an bestimmte Anwendungsszenarien geeignet.
Menschliche Interpretation
Zusätzlich zu diesen grundsätzlichen Verfahren gibt es noch eine Vielzahl von weiteren Methoden wie Bildvergleiche, Bildverpixelung usw. zur automatisierten Verarbeitung und Auswertung von Videobildern. Dabei gilt für alle Verfahren, dass diese den Menschen unterstützen, jedoch nicht ersetzen können. Daher ist in jedem Fall eine menschliche Interpretation der Auswertungsergebnisse erforderlich. Zudem sollten im Ereignisfall notwendige Massnahmen ausschliesslich nach Verifikation durch geschulte Anwender ausgelöst werden.
Mehr Sicherheit und Effektivität
Intelligente Videoanalysen werden zunehmend für verschiedenste kleine, mittlere und grosse Anwendungen in unterschiedlichen Branchen eingesetzt. Typische Anwendungen von intelligenten Videoanalysen sind zum Beispiel:
- Bereichsüberwachung zur Aufzeichnungssteuerung,
- Kameraüberwachung gegen Manipulationsversuche,
- Raum-, Perimeter- und Geländesicherung gegen Ein- und Ausbrüche,
- Erkennen von Herumlungern und verdächtigem Verhalten,
- Schutz der Privatsphäre in öffentlichen und privaten Überwachungsbereichen,
- Feuer- und Branderkennung,
- präventive Detektion von verdächtigen Gegenständen,
- Sicherung von kritischen Infrastrukturen gegen Angriffe,
- Schutz von wertvollen Kunstwerken gegen Beschädigung und Diebstahl,
- Erkennung von Verkehrsereignissen.
Der Ausbau von Videoüberwachung hat zur Folge, dass die Überwachung, Auswertung sowie Speicherung von Videobildern immer personal-, daten- und damit auch kostenintensiver werden. Gleichzeitig zeigen wissenschaftliche Studien, dass die Aufmerksamkeit des Sicherheitspersonals bei der Überwachung von Bildschirmen bereits nach kurzer Zeit signifikant abnimmt und sicherheitsrelevante Ereignisse nicht mehr rechtzeitig erkannt werden.
Intelligente Videoanalysen sind daher eine bevorzugte Lösung, um die Effektivität von Videoüberwachungssystemen nachhaltig zu verbessern. In diesem Zusammenhang ist jedoch zu beachten, dass es dabei keine Einheitslösungen geben kann. Aufgrund der unterschiedlichen Anforderungen müssen die verwendeten Algorithmen für die jeweiligen Anwendungen speziell konzipiert und optimiert werden. Ansonsten sind die erwarteten Ergebnisse nur schwer zu erzielen. Obwohl es diverse Anbieter gibt, die mit einem regelbasierten Konzept verschiedene Anwendungen mit einem Analysemodul gleichzeitig bewältigen möchten, hat sich in der Praxis – ausserhalb von Laborbedingungen – gezeigt, dass anwendungsbasierte Konzepte durchwegs bessere Ergebnisse liefern.
