Deep Learning und seine Anwendungen in der Videoüberwachung

Sicherheit ist ein wichtiges Anliegen aller Akteure in unserer Gesellschaft, sowohl im öffentlichen als auch im privaten Bereich. Die Revolution des Deep Learning im Bereich der künstlichen Intelligenz bietet bemerkenswert effektive Lösungen für die Videoüberwachung. Durch eine bessere Analyse der von Kameras erfassten Daten verfügt diese fortschrittliche Technologie über unübertroffene Echtzeit-Erkennungs- und Erkennungsfähigkeiten. Erfahren Sie, wie dieser Zweig der KI die Videoüberwachung revolutioniert und den Schutz von Personen und Gütern, insbesondere für Einzelhändler, verbessert.

Hintergrund von Deep Learning

Deep Learning, auch "tiefes Lernen" genannt, ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Der erste Versuch, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns in der Computerbranche nachzuahmen, wurde 1943 unternommen, und das erste neuronale Netz, das einschichtige Perzeptron, wurde 1957 eingeführt.

Der amerikanische Psychologe Frank Rosenblatt, der das Modell entwickelte, wollte damit erreichen, dass ein Computer aus neuen Daten und einem Algorithmus, der diese Daten analysiert, lernt: Machine Learning. In den 1980er Jahren folgte das Multilayer-Perzeptron, bei dem die Neuronen in mehreren miteinander verbundenen Schichten angeordnet sind, und schließlich die Faltungsneuronennetze, die zur Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden.

Zum besseren Verständnis nehmen wir als Beispiel ein Programm, das die Aufgabe hat, eine Katze zu erkennen. Wir beginnen damit, die Maschine mit Bildern von Katzen zu füttern, was es ihr später durch maschinelles Lernen und somit durch Vergleich ermöglicht, dieses Tier auf neuen Bildern zu identifizieren.

Wenn wir noch weiter gehen wollen, wenden wir das Lernverfahren des Deep Learning an. Dieses funktioniert in Schichten: Tausende von Neuronen führen in einer ersten Ebene Berechnungen (Winkel, Linien) durch, diese dienen dann als Grundlage für weitere Kombinationen und Berechnungen in einer zweiten Ebene usw., bis sie von selbst ein sehr feines und relevantes Ergebnis erhalten. Je mehr Ebenen es gibt, desto besser ist das Ergebnis.

Obwohl Deep Learning bereits in den 1980er Jahren eingeführt wurde, ist es vor allem heute in aller Munde. Das liegt daran, dass die Leistung der Computer und die Datenmengen im Laufe der Jahre immer weiter gestiegen sind, was die Möglichkeiten erweitert hat. So ist es unter anderem in den Bereichen Transport, Medizin, Robotik, aber auch in der Sicherheit auf dem Vormarsch.

Anwendungen von Deep Learning im Sicherheitsbereich

Sicherheitsfachleute verfolgen aufmerksam die technologischen Fortschritte, insbesondere das Deep Learning, um ihre Systeme zu verbessern. In der Tat sind die Erwartungen in diesem Bereich heutzutage sehr hoch, denn den Kunden, seien es Privatpersonen, Händler oder öffentliche Akteure, liegt es am Herzen, die Zunahme von Diebstählen zu bekämpfen unddie Sicherheit der Menschen so effizient wie möglich zugewährleisten.

Daher beinhalten Videoüberwachungs- und Videoprotektionskameras, aber auch andere Geräte wie Fahrzeugkameras oder Drohnen neue Funktionen, die auf Deep Learning basieren.

Die Identifizierung von Fahrzeugen

Deep Learning ermöglicht auch die Identifizierung von Fahrzeugen und insbesondere deren Kennzeichen, eine Funktion, die bei der Steuerung von Verkehrsströmen (Ein- und Ausfahrten, Straßenverkehr), der Verkehrssicherheit und der Erfassung von Verstößen (verdächtige Fahrzeuge, Fahrzeuge ohne Kennzeichen, Fahrzeuge, die nicht auf der richtigen Spur fahren usw.) sehr gefragt ist. Dieses Tool bietet auch die Möglichkeit, Parkplätze auf Ebene einer Stadt oder einer Parkzone zu verwalten.

Die Erkennung von Objekten

Die Erkennung von Objekten durch künstliche Intelligenz hat viele Verwendungszwecke. Die Systeme selbstfahrender Autos müssen beispielsweise in der Lage sein, Fahrzeuge und Hindernisse aller Art zu erkennen, um ein flüssiges Fahren zu ermöglichen und auf Unfälle reagieren zu können. Deep Learning ist dabei von großem Vorteil, da es im Gegensatz zu Machine Learning eine höhere Geschwindigkeit und Leistung bietet.

Auch die Objekterkennung ist für Unternehmen von Vorteil, z. B. in Lagerhäusern und Geschäften, um fehlende Artikel zu erkennen oder ihre Bewegungen zu kontrollieren.

Das Zählen von Kundenströmen

Darüber hinaus führt das Training von Deep-Learning-Netzwerken in Verbindung mit spezieller Software zu den Fähigkeiten, automatisch und intelligent zu zählen. Dies ist eine enorme Zeitersparnis und bringt eine höhere Effizienz im Vergleich zur manuellen Zählung oder der Zählung über Portale. Videoüberwachungskameras können somit eine Doppelfunktion erfüllen, indem sie Statistiken erstellen oder z. B. den Menschen- oder Straßenverkehr vorhersagen.

Neben dem Sicherheitsaspekt können sie auch für Marketingabteilungen und Führungskräfte in Unternehmen nützlich sein. Sie können feststellen, ob eine Kommunikationskampagne erfolgreich war, ob es notwendig ist, ein Geschäft zu einer bestimmten Zeit zu schließen oder zu öffnen, ob die Arbeitszeiten der Angestellten neu organisiert oder sogar neue Mitarbeiter eingestellt werden müssen oder ob die Produktpräsentation effizient ist. Sie können auch eine vorausschauende Analyse des Kundenverhaltens liefern.

Deep Learning: Ein Muss für die Videoüberwachung in Geschäften

Die neuen intelligenten Funktionen erleichtern auch die Arbeit von Ladenbesitzern, Managern und Sicherheitsleuten. Denn die Zahl der Ladendiebstähle in Geschäften steigt explosionsartig an, und zwar unabhängig von der Art des Geschäfts: Supermärkte, Apotheken, Lebensmittelgeschäfte, Geschäfte für Kosmetika, Kleidung oder andere Produkte.

Aufgrund der Inflation haben die meisten Einrichtungen diesen Trend und die Tatsache, dass er alle Bevölkerungsgruppen betrifft, von Minderjährigen bis hin zu älteren Menschen, bemerkt. Unter den Ladendieben gibt es kein typisches Profil. Aus diesem Grund ist die Nachfrage nach einer effektiven Videoüberwachung groß. Sie ermöglicht es, den Warenschwund zu verringern und gleichzeitig die strengen, gesetzlich vorgeschriebenen Nutzungsregeln einzuhalten.

So arbeiten die Algorithmen, auf die sich die Sicherheitssoftware für Einzelhandelsgeschäfte wie Veesion stützt, sowohl mit Machine Learning als auch mit Deep Learning, um:

• Verdächtige Gesten zu erkennen: Bewegen von Artikeln in Taschen, Ärmeln, Motorradhelmen, Kinderwagen usw.
• Produktbewegungen nachverfolgen: Erkennen, wenn große Mengen von Artikeln aus den Regalen genommen werden
• Fehlalarme reduzieren: Sicherheitsvorrichtungen, die auf Deep Learning basieren, lernen aus Fehlern. Indem sie diese zurückverfolgen, ändern sie ihre Analyse, um sie nicht noch einmal zu begehen.

Deep Learning ist das Ergebnis komplexer Arbeit und komplexer Ergebnisse, aber es ist auch sehr einfach zu erlernen. Veesion kann zum Beispiel in bereits bestehende Sicherheitssysteme eingebaut werden. Außerdem können Alarmmeldungen problemlos auf dem Smartphone oder Tablet des Sicherheitsbeauftragten empfangen werden, wobei die Bedürfnisse und Besonderheiten jedes Unternehmens berücksichtigt werden.

Hinzu kommt, dass die Videoüberwachung gesetzlich stark eingeschränkt ist. Der Einsatz von Deep Learning für die Sicherheit in Geschäften muss den Herausforderungen des Datenschutzes gerecht werden. So sind die Erkennung von Einzelpersonen und die Registrierung von Kunden verboten. Außerdem darf die betreffende Technologie nicht zur Überwachung der Arbeit von Arbeitnehmern eingesetzt werden. Schließlich treffen die Geräte keine Entscheidungen: Letztendlich ist es immer der Mensch, der urteilt. Auf dieser Grundlage funktioniert beispielsweise unsere Software Veesion.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep Learning aufgrund seiner Rechenleistung und der fortgeschrittenen Analyse von Bildern aus der Videoüberwachung neue Horizonte eröffnet. Komplexe Situationen werden in Echtzeit verarbeitet und ermöglichen es, sofort auf einen Vorfall zu reagieren. Die Anwendungen gehen über die reine Überwachung hinaus und tragen parallel zur Sicherheit von Personen, zur Organisation von Räumen oder auch zu Marketingkampagnen bei. Deep Learning ist also eine technologische Entwicklung, die heute in der Art und Weise, wie wir Sicherheit angehen und verwalten, nicht mehr ignoriert werden kann.