Automatische Analyse und automatisches Verstehen von Bildern und Videosequenzen

Heutige Videoüberwachungssysteme übertragen Bilder und Videosequenzen von den Kameras auf die Bildschirme einer Sicherheitszentrale. Dort kann das Personal eine begrenzte Anzahl von ausgewählten Bildschirmen überblicken. Was passiert aber inzwischen vor den restlichen, nicht aufgeschalteten Kameras? Eine automatische Erkennung ungewöhnlicher oder gefährlicher Ereignisse und sofortige Alarmauslösung könnte die Sicherheit erheblich steigern und die Reaktionszeit verkürzen. Dazu bedarf es intelligenter Systeme mit Bildverarbeitung und semantischen Netzen.

Die Bildverarbeitungssoftware findet bestimmte Muster oder Objekte wie Personen oder Fahrzeuge, identifiziert sie, verfolgt sie durch bewegte Szenen, bestimmt ihre Größe und Position, oder liest Aufschriften. Durch maschinelles Lernen werden bekannte Muster, Bilder, Objekte oder Bewegungen „eintrainiert“ und dann im Überwachungsbetrieb automatisch wieder erkannt. Das semantische Netz erfasst die Bedeutung der Vorgänge in einem oder mehreren Kamerabildern, interpretiert sie und leitet automatisch eine Entscheidung ab.

Die Herausforderungen in der Forschungs- und Entwicklungsarbeit liegen

• in der weiteren Verbesserung der Robustheit der Bildverarbeitungsalgorithmen gegenüber extremen Lichtverhältnissen, Verdeckungen, Schatten, Spiegelungen, etc.
• in der Effizienzsteigerung der Bildverarbeitungsalgorithmen hinsichtlich Rechenzeit und Speicherbedarf.
• im maschinellen Lernen.
• in der automatischen Entscheidungsfindung.
• in der Realisierung als Embedded Software im optimierten Zusammenwirken mit dedizierter embedded Signalverarbeitungshardware.