{"id":14794,"date":"2022-08-22T07:51:56","date_gmt":"2022-08-22T05:51:56","guid":{"rendered":"https:\/\/news.save.ch\/?p=14794"},"modified":"2023-07-07T20:40:45","modified_gmt":"2023-07-07T18:40:45","slug":"trainingsmethoden-in-der-videoanalyse","status":null,"type":"post","link":"https:\/\/news.save.ch\/en\/trainingsmethoden-in-der-videoanalyse\/","title":{"rendered":"Training methods in video analysis"},"content":{"rendered":"

Der Begriff k\u00fcnstliche Intelligenz wird h\u00e4ufig \u2013 etwas inflation\u00e4r \u2013 vielen \u00e4quivalenten Begriffen gleichgesetzt. Doch was ist eigentlich eine einfache Analyse und wo setzt die k\u00fcnstliche Intelligenz ein? Ob selbstfahrendes Auto, Spracherkennung, KI-f\u00e4hige Kamera: Die Grundlage jedes Systems, das selbstst\u00e4ndig Entscheidungen trifft, bildet die Datenanalyse. So werden bestehende Datens\u00e4tze oft nach bestimmten Mustern gescannt, um Entscheidungen treffen oder Ereignisse vorhersagen zu k\u00f6nnen. Eine KI bedient sich dieser Analyse und trifft selbstst\u00e4ndig Annahmen. Entscheidungen und Vorhersagen sind zukunftsbasiert und st\u00fctzen sich nicht nur auf vorhandene Daten. Dabei gilt es, zwischen verschiedenen Formen einer intelligenten Analyse zu unterscheiden.<\/p>\n

\"\"
Deep Learning ist Teil einer breiten Familie von Methoden des maschinellen Lernens, das auf neuronalen Learning-Netzen basiert. \u00a9 depositphotos<\/figcaption><\/figure>\n

Was heisst eigentlich KI?<\/h2>\n

Eine schwache KI (Narrow AI oder Artificial Narrow Intelligence [ANI] genannt) ist auf die Ausf\u00fchrung bestimmter Aufgaben konditioniert. Die schwache KI beschreibt einen Grossteil aller robusten KI-Anwendungen wie Apples Siri, Amazons Alexa oder IBM Watson. Von einer sogenannten starken KI, einer theoretischen Form der KI, spricht man, wenn sie \u00fcber eine mit dem Menschen vergleichbare Intelligenz verf\u00fcgen w\u00fcrde. Diese h\u00e4tte dann ein \u00adeigentliches Bewusstsein erlangt, welches in der Lage w\u00e4re, Probleme selbstst\u00e4ndig zu l\u00f6sen und Ereignisse f\u00fcr die Zukunft zu planen. Eine k\u00fcnstliche Superintelligenz (ASI), welche das menschliche Gehirn \u00fcbertreffen w\u00fcrde, ist noch von theoretischer Natur, was aber nicht ausschliesst, dass Forscher bereits an ihrer Entwicklung arbeiten. Von einer intelligenten Videoanalyse ist meist dann die Rede, wenn softwarebasierte Analysemodule f\u00fcr den Betrieb auf Servern, Rekordern oder in Kameras bei der automatischen Erkennung sicherheitsrelevanter Objekte oder Ereignisse zur Anwendung gelangen. Diese erm\u00f6glichen Echtzeit-Objekterkennung, Verfolgung von Objekten, Identifikation und Szeneninterpretation. Aus den sogenannten Metadaten der Videostreams lassen sich, abh\u00e4ngig von den Einstellungen, Uhrzeit, Datum, Brennweite und Verschlusszeit herauslesen. Um diesen Pool an aggregierten Metadaten in unterschiedlichen Szenen und Ansichten zu erhalten und auszubauen, werden extrem viele Trainingseinheiten klassifizierter Szenen und Objekte ben\u00f6tigt.<\/p>\n

Als sicher gilt: Durch die Verwendung von Metadaten und technischer Hilfsmittel steigt die Effizienz und Zuverl\u00e4ssigkeit bei der Analyse von Videodaten enorm. Diskrete GPUs (Graphics Processing Unit) von Grafikkarten verwenden heute ihren eigenen Videospeicher. Algorithmen, die direkt in der Kamera operieren, verwenden dedizierte, f\u00fcr die Videoanalyse konditionierte GPUs. Zus\u00e4tzliche Rechenleistung kann \u00fcber verschiedene Systeme bereitgestellt werden. Sei dies \u00fcber unternehmenseigene Server und mit der \u00adeigenen IT-Umgebung (On-Premise), \u00fcber serverbasierte Datenverarbeitungsprozesse (Cloud-basierte Ans\u00e4tze) oder \u00fcber hybride Ans\u00e4tze.
\nAufgrund der zunehmenden Rechenleistung werden sich \u00fcber die Jahre hinweg immer bessere Algorithmen integrieren lassen. Es war somit nur noch ein kleiner Schritt, aus einem 2D-Videobild auch dreidimensionale Szenen zu rekon\u00adstruieren. So lassen sich mittlerweile nicht mehr nur Objekte erkennen, sondern auch weitere Attribute zu Geschwindigkeit, Gr\u00f6sse, Richtung und Verhalten einer Strecke prozessual registrieren. Das \u00abMoore\u2019sche Gesetz\u00bb, nach welchem sich alle 18 Monate die Rechenleistung nahezu verdoppelt, d\u00fcrfte auch weiterhin dazu beitragen, zunehmend validere Objekte von Interesse bestimmen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Edge-basierte Analyse<\/h2>\n

Eine mit Analytics ausgestattete Sicherheitskamera erkennt eine Person nicht nur mittels Deep-Learning und wandelt Videoinformationen in Daten um, sondern erstellt auch Metadaten. In der Praxis erm\u00f6glicht das Spektrum der KI, beispielsweise ein Auto, eine Person oder ein Fahrrad zu erkennen oder eine ganze Szene zu verfolgen. Je mehr Daten einbezogen werden, desto mehr Szenarien k\u00f6nnen \u00adtrainiert werden. Menschen sind derzeit noch einiges schlauer als Deep-Learning-Algorithmen: Im Videobereich werden f\u00fcr Trainingsmethoden 100’000 bis Millionen von Datens\u00e4tzen ben\u00f6tigt, um ein breit gef\u00e4chertes, akkurates Ergebnis zu erzielen. Klassifiziert wird zum Beispiel nach verschiedenen Objekten wie Mensch, Tier, Gegenstand und Kamerawinkel. Aktuelle Kameras verf\u00fcgen \u00fcber leistungsf\u00e4hige Prozessoren, mit welchen der Parallelbetrieb in der Videoanalyse und die Encodierung der Videodaten oftmals durch einen Prozessor der Kamera m\u00f6glich ist. Man spricht dann von edge-basierter Analyse. Serverbasierte Videoanalyse gilt aber derzeit noch als die verbreitetste L\u00f6sung, bei welcher ebenfalls zwei unterschiedliche Systemarchitekturen realisiert werden k\u00f6nnen, was beispielsweise mehrere Analysemodule im Parallelbetrieb erm\u00f6glicht.<\/p>\n

\"Video\u00fcberwachung\"
Konzept Digital 4.0 und Blockchain-Technologie. \u00a9 depositphotos<\/figcaption><\/figure>\n

Typische Einsatzszenarien von KI in Videosicherheitsanlagen<\/h2>\n

Das Einsatzgebiet von KI in Videosicherheitsanlagen er\u00f6ffnet ein sehr breites Spektrum. Es reicht von der Brandfr\u00fch\u00aderkennung, Autokennzeichenerkennung, Gesichtserkennung \u00fcber Hauttemperaturanalyse und Personenz\u00e4hlung bis hin zur Voraussage m\u00f6glicher Diebst\u00e4hle (Verhaltensweisen), damit einhergehend auch Audioanalyse oder die Beobachtung von Verkehrsst\u00f6rungen. Typische Fallbeispiele von Verkehrsl\u00f6sungen basieren auf \u00adZ\u00e4hlung, Verkehrsstromz\u00e4hlung, Kon\u00adtrollschilderkennung, Verkehrsdichte und Distanz. Ein sogenanntes Ereignisdetektionssystem (ED) ist dabei in der Lage, alle gew\u00fcnschten Ereignisse in \u00adeinem Tunnel oder auf einer offenen Strecke sofort zu erkennen wie beispielsweise Regulierungen, Abschaltungen der Tunnelventila\u00adtion, Sperrungen von Verkehrsspuren.<\/p>\n

Voraussetzungen f\u00fcr einen erfolgreichen Einsatz der KI in der Videosicherheitstechnik<\/h2>\n

Der Einsatz der besten KI-basierten Produkte h\u00e4ngt von der Kamera\/Objektiv-Einheit sowie von der geplanten Anwendung ab. Nicht nur die Aufl\u00f6sung, Objektg\u00fcte, sondern auch der Betrachtungsabstand beziehungsweise Blickwinkel, die Beleuchtung und der Neigungswinkel einer IP-Kamera spielen bei der \u00dcberwachung eine entscheidende Rolle. Ein gutes Vertrauen des Betreibers in die Lieferkette der KI-L\u00f6sung ist daher unabdingbar. Gef\u00f6rdert werden kann dieses durch Transparenz und durch einen regelm\u00e4ssigen Austausch zwischen Betreiber, Errichter und Hersteller. Ein klares Bild verschaffen Kriterien wie Art, Herkunft und Umfang der Trainingsdaten. Besprochen werden kann beispielsweise, ob sich verbesserte Algorithmen nachtr\u00e4glich in das System einspielen und ob sich diese unter allen Bedingungen trainieren lassen (beispielsweise f\u00fcr Bedingungen wie Sommer\/Winter, Tag\/Nacht und Witterungsverh\u00e4ltnisse).<\/p>\n

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist unter allen Umst\u00e4nden zwingend einzuhalten. Einige Anbieter von IP-Kameras machen Aussagen zur Genauigkeit der Detektion. Doch was bedeuten beispielsweise technische Angaben einer Genauigkeit von 95 Prozent? Beispiel: Wenn ein KI-basiertes Gesichtserkennungssystem zur Identifikation einer kriminellen Person genutzt werden soll, w\u00fcrde es in diesem Fall bei einer Genauigkeit von 99,9 Prozent bei 100\u2009000 Gesichtern noch immer zu einer False-Positive-Rate von 100 Personen kommen. Entscheidende Fragen in diesem Zusammenhang sind: Welche Fehlerraten sind bei der jeweils geplanten Anwendung akzeptabel? Wie und unter welchen Umst\u00e4nden sind die Datengenauigkeiten zustande gekommen? Genauso wichtig sind jedoch die Grundspezifikationen der Hersteller und Entwickler.<\/p>\n

\"Trainingsmethoden
Intelligente Raucherkennung. \u00a9 Fike Video Analytics<\/figcaption><\/figure>\n

Nach wie vor fehlen bei der KI in der Videosicherheitstechnik sowohl Indus\u00adtrie- bzw. Normenstandards als auch ethische Standards. Daher wird es in der KI-basierten Videosicherheitstechnik noch einige Lernkurven zu meistern geben. Der Verband Schweizerischer Errichter von Sicherheitsanlagen (SES-Verband) r\u00e4t aufgrund der Komplexit\u00e4t der Thematik, dass Anbieter im Sinne eines \u00abproof of concept\u00bb nach M\u00f6glichkeit eine Teststellung im Objekt anbieten, um zu verifizieren, ob die Erwartungen des Betreibers durch die Technik des Herstellers erf\u00fcllt werden k\u00f6nnen. Es sei darauf zu achten, dass exakt die Kamera- und Beleuchtungstechniken sowie weitere Rahmenbedingungen f\u00fcr \u00adeinen optimalen Einsatz aller Ger\u00e4tschaften zwecks eines Einsatz in der Testphase beansprucht werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Sollen mehrere KI-basierte L\u00f6sungen in Betracht gezogen werden, ist darauf zu achten, die gleichen Kamerasignale zur Speisung in die KI zu nutzen, um einen echten Vergleich hinsichtlich der verschiedenen Konditionen wie Tag\/Nacht und Witterungsverh\u00e4ltnisse nachvollziehen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Zuk\u00fcnftige M\u00f6glichkeiten<\/h2>\n

Das Spektrum der KI-basierten L\u00f6sungen wird noch viele spannende Entwicklungen offenhalten. Mittel- bis langfristig d\u00fcrfte KI zu einer deutlichen Reduktion der Falschalarme beitragen, was ins\u00adbesondere bei Fernaufschaltungen von 24\/7-Leitstellen und einer wesentlichen Entlastung beim Zentralisieren der Informationen an Bedeutung gewinnen wird, damit sich die Notrufzentrale besser auf echte Alarme konzentrieren kann, ohne das Personal in der Notrufzentrale aufzustocken. Auch generell wird eine vermehrte KI-Kamera-Unterst\u00fctzung zu enormen Zeitersparnissen bei forensischen Auswertungen beitragen. Kleinste Attribute und spezialisierte Suchfunktionen nach Personen mit gleicher Oberbekleidung wie zum Beispiel einer blauen Hose k\u00f6nnen bei enormen Datenmengen zu extrem schnellen Suchergebnissen f\u00fchren. Auch Bildverzerrungen extremer Weitwinkelobjektive werden mittels KI-basierter Bildkorrekturen dereinst der Vergangenheit angeh\u00f6ren. Selbst Insekten vor einer Kameralinse werden nicht immer zwingend zu falschen Alarmen f\u00fchren.<\/p>\n

Zusammenfassung des Dokuments \u00abK\u00fcnstliche Intelligenz in der Video-Sicherheitstechnik\u00bb vom Verband Schweizerischer Errichter von Sicherheitsanlagen (SES) (erscheint demn\u00e4chst) und vom deutschen BHE-Verband.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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