KI im Bereich Smart Video Analytics
Sicherheit auf vielen Ebenen
Die Anwendungsszenarien für Smart Video Analytics werden immer zahlreicher. Das macht die Auswahl der notwendigen Technologie äußerst herausfordernd. Lösungen müssen mit ungewöhnlichen Standorten, Temperaturschwanken und großen Datenmengen zurechtkommen, dabei stets zuverlässig und schnell arbeiten.
Der Artikel liefert Antworten auf folgende Fragen:
- Wie hat sich Video Analytics in den letzten Jahren entwickelt?
- Welche Anwendungsfälle sind in den letzten Jahren hinzugekommen?
- Wie gestaltet sich der Einsatz für die Bereiche Verkehr, Smart Cities und Naturkatastrophen?
- Wie hat sich der Wandel vom klassischen Überwachungssystem zu Smart Video Analytics vollzogen?
- Welche Herausforderungen gibt es bei der Einbeziehung Künstlicher Intelligenz in dem Fall?
Neben den Themen Sicherheit und Überwachung spielen beispielsweise auch Gesundheit, Umwelt, Verkehr und intelligente Städte (Smart Cities) eine zunehmend große Rolle für Smart Video Analytics. Das macht die Auswahl der notwendigen Technologie äußert herausfordernd. Lösungen müssen mit ungewöhnlichen Standorten, Formfaktoren, Temperaturschwanken und explodierenden Datenmengen zurechtkommen, dabei stets zuverlässig und schnell arbeiten.
In den vergangenen Jahren hat Video Analytics, also die Beobachtung und Analyse von Ereignissen, Orten und Personen per Videokamera, rasant an Beachtung gewonnen. Ein Grund sind die Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning (DL). Der zunehmende Einsatz intelligenter Technologien ermöglicht es, Aufgaben zu automatisieren und zu beschleunigen. KI-Lösungen können Videos in Echtzeit analysieren und bei Bedarf reagieren. Im besten Fall helfen sie dabei, Dinge zu sehen, die selbst einem geschulten menschlichen Auge verborgen bleiben würden.
Die Verbreitung von Smart Video Analytics hat eine ganz neue Generation von Anwendungsfällen geschaffen, die in verschiedensten Bereichen Sicherheit, Nachhaltigkeit und Effizienz bieten. Die Bandbreite der möglichen Einsatzgebiete ist riesig und geht weit über Überwachung und Kriminalitätsprävention hinaus. So können intelligente Kamerasysteme beispielsweise das Verkehrsmanagement in Smart Cities revolutionieren oder frühzeitig vor Naturkatastrophen warnen.
Intelligenter Verkehr und Smart Cities
Auf dem Gebiet der öffentlichen Sicherheit können Smart-Video-Lösungen eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben übernehmen. Eines der wichtigsten Themenfelder, auf den sich Forschung und Entwicklung aktuell fokussieren, ist die Steuerung des Verkehrs.
Intelligente Kameras sind nicht nur in der Lage, das Verkehrsaufkommen an belebten Straßen zu messen und zu analysieren – sie können auch autonom Entscheidungen treffen und damit den Verkehrsfluss regulieren. Ein Beispiel sind smarte Ampeln, die hochfrequentierte Kreuzungen beobachten und je nach Verkehrslage das Signal wechseln. Ist kein Fahrzeug in der Nähe, springt die Fußgängerampel auf Grün. So lässt sich die Sicherheit für alle Verkehrsteilnehmer erhöhen. Gleichzeitig werden Staus – und damit auch die Umweltverschmutzung durch Autoabgase – reduziert.
Auch die Koordination von Parkplätzen oder smarten Fahrzeugflotten – etwa im Öffentlichen Nahverkehr – ist mit KI-gestützter Kameratechnik möglich. Weitere Anwendungsszenarien betreffen das Thema Sicherheit, durch die Überwachung öffentlicher Plätze oder von Geschäften. Intelligente Kameras können verdächtige Bewegungen identifizieren und tragen dazu bei, Straftaten wie Diebstähle zu verhindern beziehungsweise schneller aufzuklären.
Schutz vor Naturkatastrophen
Der Klimawandel sorgt dafür, dass Waldbrände, Dürren und Überschwemmungen immer häufiger und zerstörerischer werden. Um diese zu bekämpfen und Gefahrenherde frühzeitig zu erkennen, kommen zur Unterstützung verstärkt KI-basierte Überwachungslösungen zum Einsatz. Sie helfen dabei, die Bevölkerung im Notfall rechtzeitig zu warnen und die Katastrophe zu stoppen, oder zumindest deren Auswirkungen abzumildern. So experimentieren mehrere Initiativen mit großflächigen Kamera-Netzwerken, die brandgefährdete Gebiete engmaschig überwachen, umfangreiche Daten sammeln und Gefahren in Echtzeit analysieren. Zeit ist dabei ein entscheidender Faktor: Nur wenn Brandherde direkt nach der Entstehung entdeckt werden, gibt es eine realistische Chance, sie an der Ausbreitung zu hindern. Bestenfalls ließen sich verheerende Brände, wie die Buschfeuer in Australien 2019 oder die Waldbrände in Kalifornien 2021, wesentlich schneller in den Griff bekommen.
Videoüberwachung im Wandel
Ganz gleich für welchen Einsatzzweck – Überwachungssysteme sammeln riesige Datenmengen. Klassischerweise wurde nur ein Bruchteil dieser Informationen genutzt. Vergleichbar mit einer Sicherheitspolice wurde das Datenmaterial nur dann benötigt, wenn ein Ernstfall auftrat. Mit dem Wandel hin zu Smart Video Analytics hat sich dies grundlegend geändert. Heute werden sehr viel mehr Informationen in meist besserer Auflösung beibehalten, da alle Daten den Prozess des Machine Learning unterstützen und intelligente Systeme noch intelligenter machen können.
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz bringt nicht nur für CPUs und GPUs neue Herausforderungen bei der Datenverarbeitung mit sich. Auch Speicherlösungen im Rechenzentrum (sowohl HDD als auch Flash) müssen die sich verändernden Ansprüche erfüllen. Intelligente Kamerasysteme werden beständig mit einer Flut oft unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen konfrontiert. Sie müssen schnell abgelegt, strukturiert und analysiert werden– ohne dabei auf Engpässe bei Speicherkapazität und Leistung zu stoßen.
Zusätzlich benötigt das Training der Künstlichen Intelligenz riesige Informationsmengen, die wiederholt gelesen und ausgewertet werden müssen. Dabei gilt: Je besser ein neuronales Netz trainiert wird, desto präziser und sicherer funktioniert die KI. Um mit den Anforderungen zurecht zu kommen, sollten die verwendeten Storage-Lösungen im Rechenzentrum eine sehr hohe sequenzielle Leistung beim „Lesen“- und „Schreiben“ aufweisen. Diese beeinflusst die Fähigkeit des Speichers, Daten auf die Disks innerhalb der Festplatte zu schreiben sowie die Möglichkeit für Nutzer, die Informationen später schnell und effizient abzurufen. Zudem sollten die gewählten Produkte über eine große Bandbreite für das Schreiben verfügen. Faktoren wie eine geringe Latenzzeit, niedriger Stromverbrauch und die Wirtschaftlichkeit spielen ebenfalls eine wichtige Rolle.
Auch die Speichertechnologie muss mitziehen
Das Potenzial von KI-gestützten Surveillance-Lösungen ist in vielen gesellschaftlichen Bereichen riesig. Smart-Video-Technologien sorgen für Sicherheit und machen unsere Städte lebenswerter. Die Entwicklung ist dabei längst nicht abgeschlossen. Globale Probleme wie der Klimawandel und die zunehmende Urbanisierung sorgen für Bedarf an immer neuen Anwendungen, die uns bei ihrer Bewältigung unterstützen. Gleichzeitig entwickeln sich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen immer schneller und machen Videoüberwachung noch effizienter.
Entscheidend ist, dass auch die Speichertechnologien, egal ob HDDs oder SSDs, am Edge oder im Rechenzentrum, konsequent weiterentwickelt und auf derartige Einsatzzwecke hin optimiert werden.
Lesen Sie mehr zum Thema
