Sie hilft, sicherheitsrelevante Ereignisse schneller zu erkennen und die Informationsflut in Leitstellen zu reduzieren. Accellence Technologies beschäftigt sich intensiv mit der Integration unterschiedlicher  KI-Ansätze in bestehende Videomanagementsysteme. Der Fokus liegt dabei auf einer offenen und skalierbaren Architektur, die praxisgerechte Analysen in verschiedenen Systemebenen ermöglicht.

Video Content Analysis (VCA) als Schlüsseltechnologie 
Die Video Content Analysis (VCA) ist der Kern vieler KI-basierter Anwendungen in der Videosicherheit. Sie ermöglicht es, Bildinhalte automatisch zu interpretieren und relevante Ereignisse zu erkennen. VCA basiert überwiegend auf Methoden der Computer Vision, wird jedoch zunehmend durch weitere KI-Techniken ergänzt. 

Beispiele für eingesetzte Verfahren
• Deep Learning, etwa mit Convolutional Neural Networks (CNN), zur Objekterkennung, Bewegungserkennung und Personenklassifikation
• Symbolische KI bei regelbasierten Definitionen, zum Beispiel „Person verweilt länger als 30 Sekunden im Bereich X“
• Maschinelles Lernen und statistische Verfahren zur Erkennung ungewöhnlicher Aktivitäten oder Muster (Anomalieerkennung)
• Multimodale KI zur Einbeziehung weiterer Datenquellen wie Ton, Text oder Sensorinformationen

Durch die Kombination dieser Ansätze können Systeme unterschiedliche Szenarien erfassen – von einfachen Bewegungsereignissen bis zu komplexen Verhaltensmustern.

Fünf Ebenen der Videoanalyse
Videoanalyse kann auf verschiedenen Ebenen einer Sicherheitsarchitektur erfolgen. Accellence unterscheidet fünf technische Stufen:

1. Kamera
    Erste Analyseschritte, etwa einfache Bewegungserkennung oder Objektfilterung
2. NVT (Network Video Transmitter)
    Vorverarbeitung und Komprimierung der Videodaten
3. Netzwerk / Cloud
    Erweiterte Analyse durch leistungsfähige KI-Modelle
4. Alarmserver
    Ereignisbewertung unter Berücksichtigung von Schutzzielen und Regeln
5. VMS (Video Management System)
    Zusammenführung und Visualisierung der Ergebnisse

Die Verteilung der Analyseaufgaben auf mehrere Ebenen ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung. So kann beispielsweise bereits in der Kamera die Netzwerklast reduziert werden, während in der Cloud komplexe Klassifikationen erfolgen. In der Leitstelle werden die Ergebnisse schließlich mit menschlicher Erfahrung und Kontextwissen abgeglichen. 

Offene Videoanalyse-Plattform
Da verschiedene Hersteller eigene VCA-Verfahren und Datenformate einsetzen, ist Interoperabilität ein zentrales Thema. Accellence verfolgt daher das Ziel, eine offene Infrastruktur zu schaffen, in der unterschiedliche Analysewerkzeuge kombiniert werden können.

Offene Schnittstellen erlauben es, KI-Module verschiedener Anbieter miteinander zu verbinden und in übergeordnete Systeme zu integrieren. Auf diese Weise lassen sich vorhandene Investitionen schützen und neue Technologien schrittweise einführen.

Nutzen in der Praxis
KI-basierte Videoanalyse unterstützt Sicherheitsverantwortliche dabei, relevante Ereignisse gezielt zu identifizieren und Fehlalarme zu reduzieren. Sie trägt dazu bei, die Arbeitsbelastung in Leitstellen zu verringern und eine nachvollziehbare Priorisierung von Meldungen zu ermöglichen.

Beispiele für praktische Vorteile

• Automatische Erkennung und Klassifikation von Personen und Objekten
• Unterstützung bei der Verifikation von Alarmen
• Reduktion unnötiger Interventionen
• Zusammenführung verschiedener Datenquellen zu einem Lagebild

Durch den gezielten Einsatz von KI können Sicherheitsereignisse nicht nur erkannt, sondern im Kontext bewertet werden.

Ausblick
KI in der Videosicherheit entwickelt sich in Richtung verteilter, lernfähiger Systeme. Künftige Lösungen werden Edge- und Cloud-Analysen kombinieren und durch standardisierte Schnittstellen besser miteinander kommunizieren.

Accellence arbeitet daran, diese Entwicklung mitzugestalten und praxistaugliche Architekturen für modulare und offene Videoanalysesysteme bereitzustellen.

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