KI, Machine Learning, Deep Learning: Die Unterschiede in der Videoüberwachung

Die durch künstliche Intelligenz unterstützte Videoüberwachung ist in den letzten Jahren aus gutem Grund in aller Munde. Mit den jüngsten Entwicklungen bei der Objekt- und Bewegungserkennung machen die in die Sicherheitssysteme eingebauten Funktionen diese schneller und präziser als je zuvor. Doch worauf ist diese Effizienz zurückzuführen? Hauptsächlich auf Machine Learning und Deep Learning, die Teilbereiche der KI sind. In diesem Artikel erklären wir Ihnen die Unterschiede zwischen diesen Begriffen und zeigen Ihnen genauer, was sie für Videoüberwachungslösungen, insbesondere für Einzelhändler, zu bieten haben.

KI: Was genau ist das?

KI ist in aller Munde, aber was ist das eigentlich? Zunächst einmal bezieht sich der Name auf die menschliche Intelligenz, die unsere Fähigkeit ist, die Welt um uns herum, abstrakte Begriffe usw. zu kennen und zu verstehen, aber auch, uns an neue Situationen anzupassen. Eine sogenannte künstliche Intelligenz ist also in erster Linie eine Nachbildung der menschlichen Fähigkeiten durch Technik. Es ist übrigens von „neuronalen Netzen“, „Lernen“ und „Training“ die Rede. Sie setzt mehrere Technologien ein, die ein Feld von Möglichkeiten eröffnet, das unter anderem die Analyse, die Vorhersage, die Visualisierung und die Sprache betreffen.

Technologische Entwicklungen und praktische Anwendungen

Die Ursprünge des maschinellen Lernens gehen auf das Jahr 1957 zurück, als mit dem Perceptron der erste Algorithmus für maschinelles Lernen erfunden wurde, doch erst seit den 2010er Jahren sind die Fortschritte wirklich signifikant. Die Computer haben ihre Speicherkapazität und ihre Leistung erhöht. Außerdem sind die verfügbaren Datenmengen mittlerweile riesig, was den technologischen Fortschritt begünstigt. Diese befinden sich jedoch noch in einem frühen Stadium. Im Moment sprechen wir von „schwacher KI„, d. h. von künstlicher Intelligenz, die eine bestimmte Aufgabe erfüllen soll, wie z. B. Schach spielen, Sprachassistenz, Berechnungen usw. Die Künstliche Intelligenz ist jedoch noch nicht so weit entwickelt, wie sie sein sollte. Die „starke KI“ hingegen ist ein Horizont, ein zu erreichendes Ziel, bei dem die künstliche Intelligenz nicht von der menschlichen Intelligenz unterschieden werden könnte.

Im Bereich der Videoüberwachung bietet die künstliche Intelligenz bereits viele Lösungen für die Sicherheitsanforderungen von Fachleuten, und zwar vor allem dank Machine Learning.

Machine Learning: Definition und Anwendungen in der Videoüberwachung

Machine Learning(ML), oder maschinelles Lernen, ist die Grundlage der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich dabei um eine Lerntechnik, die sich auf strukturierte Daten stützt. Letztere sind im Vorfeld definierte und organisierte Informationen, die bereit zur Verarbeitung sind. Es handelt sich dabei hauptsächlich um Wörter und Zahlen, die sich in Datenbanken befinden.

In einem herkömmlichen Sicherheitssystem für Geschäfte müssen die Verantwortlichen für die Videoüberwachung vor Bildschirmen stehen, die die Bilder der Kameras übertragen, und selbst Diebstähle erkennen. Machine-Learning-Algorithmen sparen Zeit und nehmen diese nervenaufreibende Arbeit ab. Denn die Systeme werden anhand einer großen Datenmenge so trainiert, dass sie eine Situation von Ladendiebstählen anhand von Fallbeispielen erkennen, die ihnen zuvor vorgelegt wurden. Wenn sie diese erkennen, senden sie eine Warnung an den Sicherheitsbeauftragetn oder Ladenbesitzer, der somit nicht ständig die Videos überwachen muss.

Deep Learning: Erklärung und Vorteile für die Sicherheit von Geschäften

Aber was ist dann Deep Learning(DL)? Auf Deutsch bedeutet es „tiefes Lernen„. Seine Verwendung ist historisch gesehen jünger als die des Machine Learning, da es eine hohe Rechenleistung erfordert. Es basiert nämlich auf Convolutional Neural Networks (CNN), die die Verarbeitung von Bild und Ton fördern. Diese Art des Lernens beruht auf einer besonderen Anordnung des neuronalen Netzes in mehreren Schichten. Jede dieser Schichten entspricht einer zusätzlichen Komplexitätsebene. Mit anderen Worten: Die ersten Schichten analysieren bestimmte separate Elemente eines Bildes oder Tons, und die nachfolgenden Neuronenschichten führen Berechnungen an diesen durch, um die Identifizierung zu verfeinern. Folglich lernt das System von selbst, indem es von unstrukturierten, d. h. rohen Daten ausgeht und nicht mehr durch Vergleiche anhand von vorgefertigten Modellen.

Diese Art des Lernens hat mehrere Vorteile: Sie ist schnell, zuverlässig und genau. Auf diese Weise wird die Verarbeitung verdächtiger Gesten verbessert. Aber das ist noch nicht alles: Die KI lernt in Echtzeit weiter und benötigt keinen menschlichen Eingriff, um das System zu programmieren oder zu aktualisieren. Sie perfektioniert sich also anhand der Bilder, die von den Sicherheitskameras aufgenommen werden.

KI und Veesion-Software

Die Veesion-Videoüberwachungssoftware basiert auf diesen fortschrittlichen Technologien. Machine Learning und Deep Learning werden eingesetzt, um verdächtige Bewegungen, die auf Ladendiebstahl hindeuten, schnell und präzise zu erkennen. So können Ladenbesitzer sofort handeln, um die Kunden abzuschrecken oder sie beim Verlassen des Geschäfts zu überprüfen.

Künstliche Intelligenz ist zwar eine große Hilfe, da sie sehr leistungsfähig ist, aber sie sollte nicht die Entscheidungen des Menschen übernehmen, die sich aus der Erkennung verdächtiger Gesten ergeben. Außerdem nutzt sie niemals die Gesichtserkennung und speichert keine Informationen über die Identität von Personen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Rahmen der Videoüberwachung ist nämlich aus Gründen des Datenschutzes stark reglementiert. Die von uns angebotenen Lösungen sind daher selbstverständlich DSGVO-konform.

Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass sowohl Machine Learning als auch Deep Learning Kategorien der KI sind. Ersteres ist jedoch ein Lernsystem, das strukturierte Daten verwendet, die häufig menschliches Eingreifen erfordern, während letzteres schichtweise arbeitet und sich selbstständig anhand von Rohdaten verbessert. Für Einzelhändler vereinfachen diese beiden technologischen Fortschritte die Überwachung von Geschäften und verringern Verluste durch Ladendiebstahl. So kann unsere Veesion-Software den Warenschwund um 30% bis 60% reduzieren und erkennt pro Monat etwa 100.000 verdächtige Gesten in den über 3.000 Geschäften, die weltweit damit ausgestattet sind.