Videoanalyse mit Deep Learning und KI

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Die Videoanalyse profitiert stark von den Möglichkeiten, die KI und Deep Learning-Algorithmen bieten.

Trotz ständiger Fortschritte in der Technologie erzeugen Videoanalyselösungen noch immer häufige, unerwünschte Fehlalarme, die allerdings mit Deep Learning und KI reduziert werden können.

Die Gründe für die Fehlalarme liegen darin, dass die Videoanalyselösungen nicht exakt zwischen beispielsweise einem streunenden Tier und einer menschlichen Bewegung, einem Fahrzeug oder Bildrauschen unterscheiden können. Dies bindet zeitliche und finanzielle Ressourcen, weil Sicherheitsmitarbeiter jeden Vorfall dennoch vor Ort überprüfen müssen. Darüber hinaus verlieren sie das Vertrauen in ihre Systeme, insbesondere bei älteren Modellen. Dies führt dazu, dass Sicherheitsverantwortliche die Technologie stellenweise wieder deinstallieren.

KI-basierte Videoanalyselösungen

Hanwha Techwin ist bietet mit seinen Deep Learning-Videoanalyselösungen leistungsstarke Werkzeuge für die Sicherheit von Unternehmen, Behörden und anderen Organisationen sowie kommerziell genutzte Sicherheitskontrollräume. Die lizenzfreie Software läuft mit hochauflösenden Kameras und bietet ein hohes Maß an Erkennungsgenauigkeit bei gleichzeitiger Minimierung von Fehlalarmen. Das liegt insbesondere an ihrer Fähigkeit, gleichzeitig verschiedene Objekttypen wie Fahrzeuge, Gesichter und Nummernschilder zu erkennen und zu klassifizieren. Die von Hanwha Techwin produzierten KI-Kameras werden von Wisenet-KI-Algorithmen unterstützt, die bestimmte Eigenschaften von Objekten und Menschen identifizieren können. Dazu zählen unter anderem Altersgruppe, Geschlecht oder Kleidungsfarbe von beobachteten Personen. Die Attribute werden als Metadaten zusammen mit den von KI-Kameras aufgenommenen Bildern gespeichert, so dass Nutzer schnell nach bestimmten Objekten oder Vorfällen filtern können. Die Algorithmen sind dabei sogar in der Lage zu erkennen, ob eine Person eine Brille trägt oder eine Tasche bei sich hat.

Videoanalyse ist ein großer Markt

Besonders wichtig: Die Deep Learning-Videoanalyse ist so konfigurierbar, dass häufige Ursachen von Fehlalarmen wie Bildrauschen oder Bewegungen von Bäumen, Wolken und Tieren ignoriert werden. Dies verhindert kostspielige Überprüfungseinsätze und gibt dem Sicherheitspersonal die Möglichkeit, sich auf reale Vorfälle und Notfälle zu konzentrieren. Die Analysten von Memoori Smart Building Research prognostizieren in einem kürzlich erschienenen Bericht, dass das globale Marktvolumen für Videoüberwachungsprodukte von 19,15 Mrd. USD im Jahr 2019 auf 35,82 Mrd. USD im Jahr 2024 steigen wird. Einen wesentlichen Beitrag schreiben die Forscher dabei KI-basierter Videoanalyse zu. Sie hat das Potenzial, Fernüberwachung noch effizienter und kostengünstiger zu machen. Damit wird sie ihren Beitrag zur Bekämpfung krimineller Aktivitäten künftig deutlich steigern, beispielsweise durch die Möglichkeit, aufgezeichnete Videos schnell nach forensischen Beweisen zu durchsuchen.


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