"Sich von der Masse abheben" durch automatisierte Überwachung

Das öffentliche Sicherheitsbedürfnis, verbunden mit der Erschwinglichkeit von Videokameras, führt zu einer zunehmenden Nutzung von Videoüberwachungskameras (Closed-Circuit Television – CCTV). Dieses von der EU ins Leben gerufene Projekt entwickelte ein System zur Automatisierung der kostenintensiven Überwachung der aufgezeichneten Videobänder.

Das durch das Advisor-Projekt („Annotated Digital Video for Surveillance and Optimised Retrieval“) entwickelte System setzt mehrere Kameras mit überlappenden Sichtfeldern ein. Das intelligente System klassifiziert die bewegten Bereiche der gesammelten Bilder und entscheidet so, ob die Bewegung zu einer Einzelperson oder zu einer Gruppe von Personen passt.

Bei der weiteren Verarbeitung wird ein Algorithmus genutzt, um die Daten von allen Kameras zu kombinieren und so Gruppen oder Einzelpersonen in ihrer Bewegung am Standort zu folgen. Das „Frame-to-Frame“-Vefolgungsmodul des Systems nutzt modifizierte Algorithmen, die im Rahmen des Projektes zur Beobachung von Personen entwickelt wurden, die sich von einem Kamerasichtfeld in ein anderes bewegen.

Das System umfasst ebenfalls eine neue Software, die als Verhaltenserkennungsmodul bezeichnet wird und in der Lage ist, die auf den Bildern beobachteten Aktivitäten zu kategorisieren und die Bilder daraufhin anhand von Annotationen zu speichern, die diese Aktivitäten beschreiben. Dieses System erleichtert die Durchsuchung der Datenbank nach Einzelpersonen oder Personengruppen, die ein bestimmtes Verhaltensmuster aufweisen, um ein Vielfaches.

Das System nutzt die Web-Sprache XML (eXtended Mark-up Languge), den Nachfolger von HTML, zum Austausch komplexer Daten zwischen Bildverarbeitung, Bewegungsverfolgung und Verhaltenserkennungsmodulen. XML wird darüber hinaus zur Bereitstellung von Kontextinformationen für jede Kamera genutzt, die die betreffenden Bereiche und die zu erkennenden Verhaltensmuster innerhalb des 3D-Bereichs des Kamerasichtfeldes spezifizieren.