Ein Komplettsystem beinhaltet heute unter anderem auch die Detektion und den Einsatz von Drohnen.
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Künstliche Intelligenz

KI und Deep-Learning im mobilen Einsatz

Intelligente Videoüberwachungssysteme zur Gesichtserkennung und Objektverfolgung gewinnen an Bedeutung. Auch mobil können sie die Sicherheit erhöhen.

Von Lukas Meilhammer.. Die Sicherheit in Städten, im Straßenverkehr und auf Veranstaltungen erfordert stetig neue Konzepte und Maßnahmen. Beinahe zur Normalität geworden sind Großveranstaltungen, Demonstrationen, Verkehrskatastrophen oder die unterschwellig schwelende Terrorgefahr. Eine lückenlose Komplettüberwachung ist jedoch weder erstrebenswert noch bezahlbar, weshalb sich häufig mobile Sicherheitssysteme als Lösung anbieten.

Einsatz mobiler Sicherheitssysteme zur Geländeüberwachung nimmt zu

Die Sicherheitsdienste beispielsweise bei Großveranstaltungen wie Fußballspielen oder Demonstrationen haben mit zurückgelassenen oder entwendeten Objekten, Schmuggelei von Feuerwerkskörpern, Massendynamik und der Gefahr durch Drohnen zu kämpfen. Aufgrund dieser Vielzahl an Gefahren sind Komplettsysteme und Partnerschaften notwendig, welche den unterschiedlichen Szenarien gerecht werden. Schlüsselrollen nehmen dabei zunehmend sichere Fluggeräte, die auch über Menschenansammlungen zugelassen sind, sowie Geo-Informationssysteme und Objekterkennungssoftware mit künstlicher Intelligenz ein.

Die Anwendungsbereiche mobiler Sicherheitssysteme zur Geländeüberwachung reichen heute aber weit über Großveranstaltungen und Festivals hinaus. Gefahren bestehen auch für Kritische Infrastrukturen wie Flughäfen und Kraftwerke bis hin zu Regierungsgebäuden, Botschaften, bewachten Wohnanlagen sowie Firmengeländen und Universitäten.

Anforderungen der Überwachungssysteme erkennen und meistern

Auch bei mobilen Anwendungen gelten unterschiedlichste Anforderungen an die Überwachungssysteme. Sie müssen einen hohen Datensicherheitsstandard haben, am besten geräuschlos und widerstandsfähig sein sowie oft für eine Überwachung rund um die Uhr konzipiert sein. Nachrüstbarkeit und ein hoher Automatisierungsgrad mit ständigem Hardware-Monitoring gehören ebenfalls zu den Hauptanforderungen. Die Systemanforderungen müssen darüber hinaus aktuelle Datenschutzregularien sowie auch vorherrschende Umweltbedingungen berücksichtigen. Vor allem Datenschutzregularien werden oft nur dann erfüllt, wenn keine personenbezogenen Daten gesammelt oder gespeichert werden, bestimmte Bereiche oder Gesichter unkenntlich gemacht werden und in anderen Bereichen vor Überwachung gewarnt wird.

„Eine One-Shot Lösung, die für alle funktioniert, ist nicht möglich, weshalb eine Anforderung nach der anderen entwickelt, und ein Projekt nach dem anderen vollendet werden muss“, sagt der Geschäftsführer Lukas Meilhammer des Startups Eagle AI, das sich auf intelligente Videoüberwachung spezialisiert hat. Dennoch findet er, Videoüberwachung lässt sich effizienter machen: „Die Automatisierung diverser Prozesse und die Möglichkeiten der Software, bestimmte Situationen hervorzuheben, birgt großes Potenzial die Sicherheit zu erhöhen und dem Menschen dabei die Entscheidung zum Handeln zu überlassen. Bei der Detektion einer Person, die einen Zaun überquert oder in einen abgesperrten Bereich eindringt, ein Objekt über den Zaun wirft und anschließend flüchtet, lässt sich nun automatisch die Verfolgung aufnehmen, ohne dass jede Kamera ständig von einem Beobachter überwacht werden muss.“

Komplettpaket inklusive Drohnen

Ein Komplettsystem oder -service muss auch die Detektion von Drohnen, die Ortung des Steuerers und die Einleitung von Gegenmaßnahmen, auch mithilfe von eigenen Drohnen, beinhalten. Der Abgleich des Steuerers mit Biometrie-Datenbanken ist noch schwierig, aber die Verfolgung des Objektes wird trotzdem ermöglicht. Für den Fall, dass ein Eindringling aufgegriffen wird, während er sich noch im Bild der Drohne oder Kamera befindet, können strafrechtliche Maßnahmen eingeleitet werden.

Die wichtigsten Schritte und Entwicklungen stehen aber noch bevor, da die Verknüpfung unterschiedlicher Systeme den Anwender noch mehr entlasten könnte. Deshalb ist das erklärte Ziel von Eagle AI, Warnungen, Push-Notifications und APIs in andere Gefahrenmanagement-Systeme und schließlich auch Apps zu integrieren. Das junge Unternehmen ist auch im Verkehrswesen aktiv und arbeitet mit Städten und Gemeinden und Luftfahrtunternehmen zusammen. „Für die Entwicklung solch komplexer Systeme benötigt man als Startup vor allem Partner und muss auf dem neuesten Stand der Technik sein, um den Kunden- und Kosten-Anforderungen gerecht zu werden“, erklärt Meilhammer.

Mit Intelligenz punkten

Während des Einsatzes müssen auch sogenannte Metadaten, wie Position und Blickrichtung übertragen werden, damit Ort, Verhaltensmuster oder Geschwindigkeit eines Objektes trotz Bewegung des Fluggerätes erfasst werden. Diese zusätzlichen Parameter können weitere Einblicke bieten.

Die Videoanalyse-Software „Eagle AI – OnAir“ basiert auf neuen, schnellen Datenbanksystemen und Deep-Learning-Algorithmen und ermöglicht es, diese Parameter wie zum Beispiel die Geschwindigkeit zu erfassen, die je nach Kundenanforderung ermittelt werden können und bei Bedarf Neuentwicklungen anzustoßen. Auch neuartige Algorithmen aus den Bereichen autonomes Fahren und Objekt-Tracking-Verfahren kommen zum Einsatz. Für weiterführende Deep-Learning-Prozesse und Simulationen ist eine präzise Erfassung wichtig, da Vorhersagemodelle am besten mit fundierter Datengrundlage funktionieren um etwa Bewegungsmuster zu erkennen. So können auch rivalisierende Fangruppen voneinander ferngehalten oder Sicherheitskräfte möglichst schnell auf Vorfälle hingewiesen werden und statische Kamerasysteme automatisch heranzoomen.

Lukas Meilhammer, Geschäftsführer des Startups Eagle AI, das sich auf intelligente Videoüberwachung spezialisiert hat.