Was ist Anomalieerkennung in Videodaten?

Die Anomalieerkennung in der Videoanalyse ist eine Funktion zur Identifizierung ungewöhnlicher Situationen oder Muster in einem Videostream.

Videoanalyse ermöglicht das Extrahieren wertvoller Erkenntnisse aus Videomaterial und ermöglicht so eine effiziente Überwachung, Bedrohungserkennung und Kriminalprävention. Die Erkennung von Anomalien, eine wichtige Komponente der Videoanalyse, spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung ungewöhnlicher oder verdächtiger Ereignisse, die innerhalb eines Videostreams von den erwarteten Mustern abweichen. In diesem Artikel untersuchen wir die Bedeutung der Anomalieerkennung in der Videoanalyse und ihre potenziellen Anwendungen in verschiedenen Branchen.

Was ist Anomalieerkennung?

Die Erkennung von Anomalien umfasst die Identifizierung von Ereignissen, Verhaltensweisen oder Objekten, die erheblich von der Norm oder den erwarteten Mustern abweichen. Im Rahmen der Videoanalyse sollen ungewöhnliche Aktivitäten oder Ereignisse, die von Sicherheitskameras erfasst wurden, identifiziert werden, um zeitnah reagieren und eingreifen zu können.

Herkömmliche Ansätze zur Erkennung von Anomalien beruhten in hohem Maße darauf, dass menschliche Bediener die Videostreams kontinuierlich überwachten, was sich aufgrund menschlicher Einschränkungen oft als ineffektiv herausstellte. Allerdings gab es Fortschritte in künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben Videoanalysesysteme mit automatisierten Funktionen zur Erkennung von Anomalien ausgestattet und bieten so eine effizientere und zuverlässigere Lösung.

Typische Anomalie-Szenarien in Videomaterial

1. Feuer: Videoanalyse kann verwendet werden, um Feuer zu erkennen
2. Gewalt: Durch die Analyse von Bewegungsmustern können Videoanalysen genutzt werden, um gewalttätige Aktionen wie Kämpfe oder Streitereien zu erkennen. Darüber hinaus können Indikatoren wie Laufen erkannt werden.
3. Unfälle und Verletzungen beim Menschen: Personen, die hinfallen oder versichert sind, können durch Videoanalyse erkannt werden. Ein Szenario, das in Krankenhäusern üblich ist.
4. Überfüllung: Bei Veranstaltungen oder Transportsystemen kann es zu Überbelegungsszenarien kommen.
5. Autounfälle oder Ausfälle: Kaputte Autos oder Unfälle können mit Videoanalysen erkannt werden
6. Serviceausfall oder -unterbrechung: Die termingerechte Bearbeitung von Kunden ist in jedem Servicegeschäft wichtig. Videoanalysen erkennen automatisch Serviceunterbrechungen, wenn die Verweilzeiten zunehmen oder Warteschlangen zunehmen.

Einige Anomalien wie Feuer können direkt im Video erkannt werden. Andere, wie z. B. ein Serviceausfall, erfordern möglicherweise eine zeitliche Analyse der gesammelten Messwerte. Die folgenden Bilder zeigen eine unerwartet hohe Anzahl von Käufern. Um solche Anomalien zu identifizieren, werden die neuen Daten mit historischen Daten verglichen.

Vorteile der Anomalieerkennung in der Videoanalyse:

1. Verbesserte Sicherheit: Die Anomalieerkennung trägt zur Verbesserung der Sicherheit bei, indem potenzielle Bedrohungen oder verdächtige Aktivitäten automatisch in Echtzeit identifiziert werden. Sie ermöglicht die Identifizierung ungewöhnlicher Verhaltensweisen wie unberechtigter Zugriffe, Perimeterverletzungen oder Herumlungern und alarmiert sofort das Sicherheitspersonal. 
2. Kriminalprävention: Videoanalysen mit Anomalieerkennung sind ein wertvolles Instrument zur Kriminalprävention. Durch die kontinuierliche Überwachung der Videodaten können Aktivitäten erkannt werden, die auf kriminelles Verhalten hinweisen, wie Vandalismus, Diebstahl oder Gewalt, sodass das Sicherheitspersonal eingreifen kann, bevor ein Schaden entsteht.
3. Betriebliche Effizienz: Die Erkennung von Anomalien bei der Videoanalyse reduziert die Belastung der menschlichen Bediener, indem der Prozess der Überwachung und Analyse von Videofeeds automatisiert wird. Es ermöglicht dem Sicherheitspersonal, sich auf kritische Aufgaben zu konzentrieren und sich gleichzeitig darauf zu verlassen, dass das System Anomalien erkennt und kennzeichnet, was eine effizientere und genauere Überwachung gewährleistet.
4. Proaktive Wartung: Die Erkennung von Anomalien ist nicht auf Sicherheitsanwendungen beschränkt. Es kann auch zur Überwachung industrieller Prozesse und Infrastrukturen eingesetzt werden, um Auffälligkeiten zu erkennen, die auf eine Fehlfunktion der Ausrüstung oder potenzielle Gefahren hinweisen können. Durch die frühzeitige Erkennung von Anomalien können vorbeugende Wartungsmaßnahmen ergriffen werden, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die Betriebseffizienz verbessert werden.

Anwendungen der Anomalieerkennung in der Videoanalyse

1. Transport: Systeme zur Erkennung von Anomalien können den Verkehrsfluss überwachen und Vorfälle wie Unfälle, Verkehrsstaus oder Fahrzeuge, die sich in die falsche Richtung bewegen, erkennen. Diese Informationen können den Behörden helfen, schnell zu reagieren, den Verkehr effektiv zu steuern und potenziellen Gefahren vorzubeugen.
2. Einzelhandel und Schadenverhütung: Im Einzelhandel kann die Anomalieerkennung verdächtige Aktivitäten wie Ladendiebstahl, Betrug an der Verkaufsstelle oder ungewöhnliches Verhalten in hochwertigen Bereichen identifizieren. Dies ermöglicht ein rechtzeitiges Eingreifen, reduziert Verluste und verbessert die allgemeine Sicherheit im Geschäft.
3. Schutz kritischer Infrastrukturen: Die Erkennung von Anomalien spielt eine wichtige Rolle beim Schutz kritischer Infrastrukturen wie Kraftwerke, Flughäfen und Regierungseinrichtungen. Es kann abnormales Verhalten oder Sicherheitslücken erkennen, sodass sofort reagiert und potenzielle Bedrohungen der öffentlichen Sicherheit verhindert werden können.
4. Gesundheitswesen: Videoanalysen mit Anomalieerkennung können im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um die Aktivitäten von Patienten zu überwachen und Fälle von Irrfahrten, Stürzen oder unbefugtem Zutritt zu geschützten Bereichen zu erkennen. Dies verbessert die Patientensicherheit und ermöglicht eine schnelle Reaktion bei Notfällen.

Fazit

Die Erkennung von Anomalien in der Videoanalyse hat sich in verschiedenen Branchen zu einem leistungsstarken Instrument zur Verbesserung der Sicherheit, Überwachung und Betriebseffizienz entwickelt. Durch den Einsatz von KI- und ML-Techniken können Videoanalysesysteme abnormale Ereignisse oder Verhaltensweisen automatisch erkennen und davor warnen, wodurch die Abhängigkeit von menschlichen Bedienern verringert und Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit bereitgestellt werden. Im Zuge der Weiterentwicklung der Technologie werden sich die potenziellen Anwendungen der Anomalieerkennung in der Videoanalyse wahrscheinlich ausweiten, was zu einer sichereren Umgebung für Einzelpersonen und Unternehmen gleichermaßen beitragen wird.