Einführung Olympia 2020 07.02.2017, 13:40 Uhr

Künstliche Intelligenz findet Jeden auch in großen Menschenmengen

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz will der japanische Elektronikkonzern Mitsubishi Electric künftig große Menschenmengen überwachen und dadurch ermöglichen, Einzelpersonen aus der Menschenmenge schneller herausgreifen zu können. In Japan soll die Technik spätestens zu den Olympischen Spielen 2020 zum Einsatz kommen.

Papst Franziskus inmitten einer Menschenmenge: Mit Hilfe künstlicher Intelligenz will Mitsubishi Electric künftig große Menschenansammlungen überwachen. Das System verfolgt Videodaten in Echtzeit, die von Sicherheitskameras stammen und erkennt verdächtige Einzelpersonen, auf die bestimmte Fahndungsmerkmale zutreffen. 

Papst Franziskus inmitten einer Menschenmenge: Mit Hilfe künstlicher Intelligenz will Mitsubishi Electric künftig große Menschenansammlungen überwachen. Das System verfolgt Videodaten in Echtzeit, die von Sicherheitskameras stammen und erkennt verdächtige Einzelpersonen, auf die bestimmte Fahndungsmerkmale zutreffen. 

Foto: Ettore Ferrari/dpa

Nach Angaben von Mitsubishi Electric macht sich das videobasierte System die Deep Learning Technologie zunutze. Dabei handelt es sich um leistungsstarke neurale Netze, die die Funktionsweise der vernetzten Nervenzellen im Gehirn nachbilden. Wie ihr natürliches Vorbild lernen sie aus der Erfahrung, indem sie die Stärke der simulierten Neuronenverbindungen passgenau ändern.

Besonders zur Personenerkennung geeignet

Der Vorteil dieser Technik liegt vor allem darin, Bildinhalte zu erfassen. Das System verfolgt Videodaten in Echtzeit, die von Sicherheitskameras stammen und erkennt Einzelpersonen, die vorbestimmten Eigenheiten entsprechen. Das System kann beispielsweise jemanden ausfindig machen, der ein verdächtiges Objekt, wie einen Treibstoffkanister trägt oder einen Kinderwagen schiebt. Aber es erkennt auch einen älteren Menschen, der mühsam an einem Stock läuft. Es kann zudem bestimmte Bewegungen zuordnen und das Sicherheitspersonal davon unterrichten, wenn jemand sich beispielsweise ziellos bewegt oder herumirrt und Hilfe benötigt.

In einem Demonstrationsvideo kann man sehen, wie in einer Menschenmenge, die Person mit einem Benzinkanister ins Blickfeld gerät und mit einem weißen Dreieck auf dem Bildschirm gekennzeichnet weitergemeldet wird.

Aus Erfahrung lernen

„Die Deep Learning Technik erleichtert das Programmieren um Menschen mit bestimmten Attributen zu erkennen“, erklärt Hitashi Hidenobu, Leiter der Abteilung für Sicherheitssysteme im Hause Mitsubishi. Für die Erkennung eines Kinderwagens, erinnert sich das System zunächst an die Aufnahmen, die von dem Objekt aus diversen Blickwinkeln gemacht wurden.

Auf der Basis dieser Kenntnisse, kann jemand, der einen Kinderwagen vor einer Sicherheitskamera schiebt, automatisch erkannt werden. Die Genauigkeit bei der Erkennung spezifischer Objekte verbessert sich, indem das System auf vorangegangenen Erfahrungen aufbaut.

Automatisiertes Crowd-Management

Das System eignet sich vor allem für kommerzielle Einrichtungen und große Veranstaltungsorte und hilft dem Sicherheitspersonal beim Umgang mit großen Menschenmengen. Es handelt sich damit um eine automatisierte Form des so genannten Crowd Management.

Das Monitoring-System von Mitsubishi kann aus Menschenmengen bestimmte Personen herausfiltern, beispielsweise diejenigen, die sich auffällig bewegen. Oder Gegenstände wie einen Stock oder Benzinkanister bei sich tragen.

Das Monitoring-System von Mitsubishi kann aus Menschenmengen bestimmte Personen herausfiltern, beispielsweise diejenigen, die sich auffällig bewegen. Oder Gegenstände wie einen Stock oder Benzinkanister bei sich tragen.

Quelle: Mitsubishi Electric

Konventionelle Bilderkennungssysteme dagegen müssen sehr viel mehr Details über die Eigenschaften des Objekts lernen. Dafür ist ein komplexes Programmieren notwendig. Im Falle einer Person muss zunächst gelernt werden, dass ein Fußgänger ein Objekt mit einem Verhältnis der Breite zur Höhe von 2/8 ist, das sich mit einer Geschwindigkeit von höchstens rund 20 km/h bewegt. Es muss dann die Details des Kinderwagens erlernen, bevor es erkennt, dass es eine Person ist, die den Kinderwagen vor sich her schiebt.

Weitere Applikationen geplant

Mitsubishi denkt auch an andere Anwendungen des Systems. Das Unternehmen arbeitet mit der Universität Tokio bei der Entwicklung eines Bildanalyse-Systems zusammen, um vorherzusagen wie verstopft die verschiedenen Routen zwischen diversen Veranstaltungen und dem nächsten Bahnhof werden können. Dafür will Mitsubishi ein Crowd-Monitoring-System auf der Basis künstlicher Intelligenz nutzen, um ein demografisches Profil von absehbaren Fußgängerbewegungen erstellen zu können.

Aus dem hauseigenen Forschungslabor für künstliche Intelligenz bei Facebook stammt eine Bilderkennung bei der das System die Details auf einem Foto erkennt und daraus die gesamte Szene interpretieren kann. Blinde Menschen können sich so ein Foto „vorlesen“ lassen. Mehr dazu finden Sie hier.

 

Ein Beitrag von:

  • Peter Odrich

    Peter Odrich studierte Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Verkehrsbetriebe. Nach 28 Jahren als Wirtschaftsredakteur einer deutschen überregionalen Tageszeitung mit langer Tätigkeit in Ostasien kehrte er ins heimatliche Grossbritannien zurück. Seitdem berichtet er freiberuflich für Zeitungen und Technische Informationsdienste in verschiedenen Ländern. Dabei stehen Verkehrsthemen, Metalle und ostasiatische Themen im Vordergrund.

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