ZIM-Projekt zur KI-gestützten Bildanalyse in der Überwachung von Liegenschaften genehmigt

ZIM-Projekt zur KI-gestützten Bildanalyse in der Überwachung von Liegenschaften genehmigt

Das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand ZIM hat ein F+E Projekt genehmigt, das FUSE-AI mit sechs mittelständischen Partnern eingereicht hat. Dabei geht es um die automatisierte Erhöhung der Sicherheit im privaten und öffentlichen Raum.
FUSE-AI übernimmt dabei den Part „Effiziente Überwachung durch intelligente Sensorik“. Dafür wird ein neuronales Netz zur Muster- und Bilderkennung für die Identifizierung von unterschiedlichen Situationen im Außenraum unter Zuhilfenahme von Expertensystemen aufgebaut.

Bestandteile der KI-Entwicklung sind:

  • Anomalie-Erkennung in Sensordaten und Bildaufnahmen
  • Objekterkennung und Tracking in den Bild-/Videoaufnahmen für vordefinierte Objekte (Personen, Bäume, Feuer, Tiere u.a.)
  • Definition von Hardware-Voraussetzungen für unterschiedliche Aufnahmeverfahren und Optiken

KI-gestützte Bildanalyse in der Überwachung 

Viele Grundstücke und Gebäude - sei es von Unternehmen oder Privatpersonen – werden durch Alarmanlagen gesichert. Diese sind auf Notruf-Service-Leitstellen (NSL) aufgeschaltet. Die Kamerasysteme produzieren jedoch inzwischen so viele Bilder, dass die Auswertung durch Menschen an ihre Grenzen gerät. KI soll den Operator in der NSL dabei unterstützen, relevante Informationen zu selektieren.

Das allgemein erhöhte Sicherheitsbedürfnis führt zu vermehrter Nachfrage nach Überwachung von Objekten. Darüber hinaus nimmt die Überwachungsintensität (z. B. durch die Anzahl der eingesetzten Kameras) zu. Gleichzeitig melden die Betreiber von NSLs zunehmende Probleme, geeignetes Personal zu finden. Außerdem zeigen Untersuchungen, dass die Aufmerksamkeit eines menschlichen Beobachters im Zeitverlauf stark abnimmt (Problem der Unaufmerksamkeitsblindheit).

Das bedeutet: Der Einsatz von Kamerasystemen und Sensoren aller Art wird so stark zunehmen, dass menschliche Beobachter die Bilder- und Datenflut vieler Tausender Kameras und die einlaufenden Datenströme zunehmend weniger analysieren können.

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz soll es möglich werden, den Operator in der NSL so zu unterstützen, dass seine Aufmerksamkeit auf die relevanten Informationen fokussiert wird.

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