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Fehlalarme bereiten Ihnen Kopfschmerzen?

Die Videoerkennungsanalyse hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Vor nur zwei Jahrzehnten konnte man gerade einmal eine vage Erkennungsanalyse von Bewegungen durchführen. Das Hauptanliegen damals war es die Speicherkapazität zu erweitern. Diese Analysen waren bestenfalls mäßig, aber keinesfalls zuverlässig, hinsichtlich einer präzisen Erkennung, im Freien.

Dank leistungsstärkerer Computer und fortschrittlichster Algorithmen wurde es möglich Videoanalyse zur Erkennung und Alarmmeldung in Echtzeit zu verwenden. Diese Algorithmen waren fähig zu modellieren was im Hintergrund zu sehen war und bewegliche Okjekte auf diesem bekannten Hintergrund zu unterscheiden, diese Objekte auf ihrem Weg zu verfolgen, sowie ungefähr festzustellen ob es sich dabei um Personen oder Fahrzeuge handelte. Jedoch kam es zu bedeutsamen Fehlalarmen in komplexen Umgebungen (Bäume, Büsche, Autolichter, Spinnen).

Mit der Weiterentwicklung der Algorithmen für maschinelles Lernen wurde die Präzision der Erkennung weiter verbessert. Und zwar soweit, dass die Analyse erfolgreich in die meisten Innen- und Außenumgebungen, unter der Voraussetzung der humanen Alarmverifizierung (lokal oder aus der Ferne), implementiert werden konnte.

Mit dem Bestreben nach kontinuierlicher Verbesserung sind wir heute an einem Punkt angelangt an dem die bekannten Hersteller bzw. Entwickler künstliche Intelligenz und Deep Learning-Technologien verwenden um die Fehlalarme noch weiter zu reduzieren. Die Computerleistungen werden immer besser und wenn GPU´s für größere Prozessorkapazitäten verwendet werden, ist in einigen Jahren damit zu rechnen, dass diese Erkennungsanalysen dem menschlichen Auge gleichen oder sogar dessen Präzision übertreffen.

Wir stellen verschiedene Aspekte der Dienstleistung der Visualisierung der Videoüberwachung, vor allem bezüglich der Erkennung und Visualisierung in Außenanlagen, in einer neunteiligen Serie vor. Warten Sie auf den nächsten Beitrag!

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