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Foto: Stephan Dinges - stock.adobe.com
Hohe Zaunanlagen begrenzen kritische Infrastrukturen wie beispielsweise Flughäfen. Regelmäßig müssen sie auf Defekte überprüft werden, was aufwendig und teuer ist. Eine neue automatisierte Inspektionsmethode kann helfen.

Perimeterschutz

Automatisierte visuelle Zauninspektion für Kritis

Wie sich Kritische Infrastrukturen (Kritis) dank intelligenter Algorithmen in der automatisierten visuellen Zauninspektion wirksam sichern lassen.

Ob Flughäfen, Kraftwerke oder Industrieanlagen, die kilometerlangen Zäune, die sicherheitskritische Infrastrukturen vor dem Eindringen Unbefugter schützen, müssen regelmäßig auf Beschädigungen überprüft werden – idealerweise mit einer automatisierten visuellen Zauninspektion. Diese nutzt intelligenter Algorithmen und vermeidet den sonst sehr aufwändigen und teuren manuellen Prozess. ITK Engineering hat dazu eine automatisierte und mobile Inspektionsmethode entwickelt, die Kamerabilder auswertet und Defekte zuverlässig und in Echtzeit erkennt. Das macht die Zauninspektion wesentlich effizienter.

Zäune an Kritischen Infrastrukturen müssen regelmäßig überprüft werden

Um finanzielle Schäden oder im schlimmsten Fall sogar lebensgefährliche Unfälle zu vermeiden, müssen sicherheitskritische Bereiche zuverlässig gegen Zutritt unbefugter Personen geschützt werden. Zu einer Absicherung besteht zum Teil sogar eine gesetzliche Pflicht: beispielsweise schreibt die Verordnung (EG) Nr. 300/2008 des Europäischen Parlaments und des Rates eine Zugangskontrolle zu Sicherheitsbereichen eines Flughafens gegen unrechtmäßige Eingriffe vor.

Zäune helfen dabei, den Zutritt ausschließlich einem autorisierten Personenkreis zu ermöglichen. Allerdings funktioniert dies nur, solange die Zäune intakt sind und keine Beschädigungen wie Löcher oder Ähnliches aufweisen. Daher müssen sie regelmäßig überprüft werden, meist durch visuelle Inspektionen des Sicherheitspersonals, das die Zäune abläuft und kontrolliert. Im Fall weitläufiger Industrieanlagen oder Flughafenflächen ist der Aufwand einer kilometerlangen Überprüfung allerdings enorm. Für den Betreiber entstehen erhebliche laufende Kosten. Des Weiteren besteht selbst bei erfahrenen Mitarbeitern gerade gegen Ende eines langen Arbeitstages die Gefahr schwindender Aufmerksamkeit. Insbesondere kleinere Löcher können auf diese Weise schnell übersehen und somit zu einem Sicherheitsrisiko werden.

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Ein automatisiertes Inspektionssystem arbeitet zuverlässig und effizient

Doch wie lassen sich die Zaunanlagen von sicherheitskritischen Infrastrukturen wie Flughäfen, Kraftwerken oder anderen Industrieanlagen optimal überwachen? Abhilfe kann ein automatisiertes Inspektionssystem schaffen, das über Sensoren den Zustand des Zauns erfasst, die Daten in Echtzeit selbstständig auswertet und den Operateur nur bei Auffälligkeiten informiert. So wird das Personal wesentlich bei der Arbeit unterstützt und kann sich durch die verbesserte Effizienz schneller anderen Aufgaben widmen. Auch das Ermüdungsrisiko besteht nicht mehr.

Zur Umsetzung dieses Ansatzes hat ITK Engineering eine mobile Sensoreinheit mit der entsprechenden Auswertesoftware entwickelt. Als „Auge“ des Systems dient eine handelsübliche Industriekamera mit einstellbarer Blende und Fokus, um die Zaunstrukturen zu erfassen. Sie ist mit einer Grafikkarte (GPU) verbunden, auf der die Datenverarbeitungsalgorithmen hocheffizient und in Echtzeit ausgeführt werden. Beides wird auf einer mobilen Plattform, beispielsweise einem Auto, einem Roboter oder auch einer Drohne montiert, um den Zaun abzufahren und gleichzeitig zu überprüfen. Das Fahrzeug sollte sich dabei etwa parallel zum Zaun mit bekannter Geschwindigkeit und einem Abstand von wenigen Metern bewegen, um bestmögliche Ergebnisse zu garantieren. Je nach Anwendungsfall können zusätzliche Sensoren wie Ultraschall oder Time-Of-Flight-Kameras die Robustheit erhöhen. Eine visuelle Ausgabe der Ergebnisse mitsamt automatisierter Statusprüfung des aktuell gefilmten Zaunsegments kann auf einem drahtlos verbundenen Notebook erfolgen. Über die Anzeige wird der Operateur in Echtzeit auf Unregelmäßigkeiten (Defekte) in der Zaunstruktur hingewiesen. Grundsätzlich kann er die Inspektion nun von einem Büro aus durchführen und auf Basis der Videodaten bewerten, ob eine Auffälligkeit eine gezielte Untersuchung vor Ort erfordert.

Intelligente Bildverarbeitung ist entscheidend für die Zauninspektion

Im Hintergrund wird jede Kameraaufnahme mittels einer Reihe von hochoptimierten Bildverarbeitungsalgorithmen untersucht, um den Zustand des aktuell dargestellten Zaunsegments identifizieren zu können. Grundlegend lässt sich das entwickelte Verfahren in vier wesentliche Schritte unterteilen:

  1. Zu Beginn besteht die Herausforderung in der Trennung von Bildhintergrund und Zaunpixeln im Vordergrund. Objekte im Hintergrund können die Erkennung des Zauns beispielsweise durch Schatten, schlechten Kontrast usw. erschweren, sodass diese für die bevorstehende Weiterverarbeitung bestmöglich automatisch entfernt werden (siehe Abbildung, „Hintergrundentfernung“). Um das Problem zu lösen, macht sich der Algorithmus explizit die Eigenbewegung der Kamera zwischen zwei aufeinanderfolgenden Aufnahmen zunutze: aufgrund der sogenannten visuellen Parallaxe verschieben sich Pixel von Objekten mit geringer Distanz zur Kamera stärker in den Bildern als jene von weiter entfernten Objekten.
  2. Im nächsten Schritt werden die regelmäßigen Strukturen des Zaunes ausgenutzt, um im Bild einen Zaun zu detektieren und den Bildausschnitt für die weitere Betrachtung auf diesen Bereich zu reduzieren (Abbildung „Zaunidentifikation“). Sollte kein Zaun vorhanden sein, wird der Nutzer darüber informiert und die Prozessierung dieser Aufnahme beendet.
  3. Andernfalls wird nun eine Beschädigungsanalyse auf dem Zaunsegment angewendet, welche ebenfalls auf der Struktur des Zaunes basiert. Ein Defekt ergibt sich durch den Vergleich von tatsächlich vorhandenen Zaunpixel und der Erwartung, wo im Bild bei einem regelmäßigen Muster Zaundraht zu erwarten wäre. Stimmen beide Werte für einen Pixel nicht überein, liegt an dieser Stelle eine Auffälligkeit vor. Als Maß zur Ähnlichkeitsbewertung wird der Kreuzkorrelationskoeffizient herangezogen. Eine Auffälligkeit ist in der Abbildung unter „Defekterkennung“ dargestellt.
  4. Zur Erhöhung der Robustheit wird eine einzelne Auffälligkeit in mehreren, aufeinanderfolgenden Bildern von unterschiedlichen Kamerapositionen während der Fahrt überprüft. Sie wird nur dann als Beschädigung markiert, wenn die Stelle auch aus anderen Perspektiven auffällig ist, um falsch-positiven Detektionen aufgrund von schwierigen Hintergrundverhältnissen entgegenzuwirken. Hier entscheidet sich, ob dem Operateur „Zaunstatus: OK“ oder „Zaunstatus: Defekt“ angezeigt wird (Abbildung „Statusausgabe“).
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Foto: ITK Engineering GmbH Die automatisierte und mobile Inspektionsmethode basiert auf mehreren Schritten, um auf den Kameraaufnahmen eines Zauns defekte Stellen zu identifizieren.  

Zusätzliches Potential mobiler Kamerasysteme an KRITIS

Die Inspektion lässt sich bei ausreichenden Lichtverhältnissen sowohl im Innen- als auch im Außenbereich einsetzen und konnte bereits bei Szenarien mit Maschendraht- sowie Stabmattenzäunen mit hoher Zuverlässigkeit Schäden aufdecken. Das Anlernen weiterer Zauntypen sowie Erweiterungen hinsichtlich Erkennung von Pflanzenbewuchs, am Zaun angebrachter Schilder oder einer Bewertung der Lesbarkeit von Schildern sind mögliche Zusatzfunktionen, die sich integrieren lassen. Hier bieten mobile Systeme durch ihre Flexibilität viel Potential für Weiterentwicklungen im Vergleich zu aktuell häufig verwendeten festen Installationen zur Beschädigungsüberwachung (zum Beispiel basierend auf Ruhestromverfahren oder Schwingungsdetektionen).

Zaunanlagen, die Kritische Infrastrukturen vor dem Eindringen Unbefugter schützen, müssen regelmäßig auf Defekte kontrolliert werden. Bislang ist dies aufwendig und kostspielig. Eine automatisierte, mobile Inspektionsmethode, basierend auf Kameraaufnahmen aller Zaunabschnitte, schafft Abhilfe. Intelligente Bildverarbeitungsalgorithmen werten die Kamerabilder in Echtzeit selbstständig aus und informieren den Operateur nur im Falle von Auffälligkeiten. Dieser Ansatz mindert den Personalaufwand und erhöht Effizienz und Zuverlässigkeit.

Foto: Gunnebo

Gunnebo

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