So steigert Vision AI den operativen Mehrwert von Sicherheitskameras

Sicherheitskameras werden in Unternehmen in erster Linie zum Schutz von Menschen, Gebäuden und Standorten eingesetzt. Sie zeichnen Vorfälle auf, erkennen verdächtige Situationen, verschaffen Sicherheitsmitarbeitern einen Überblick und unterstützen die nachträgliche Untersuchung von Ereignissen. Doch dieselben Kameras können deutlich mehr wertvolle Informationen liefern.

Mit Vision AI lassen sich Videobilder in nutzbare Daten über Besucherzahlen, Auslastung, Warteschlangen, Laufwege, Verweildauer und die Nutzung von Räumen umwandeln. Ein Kamerasystem wird dadurch nicht nur zu einer Sicherheitslösung, sondern auch zu einer wertvollen Quelle für operative Erkenntnisse.

Wie das funktioniert, erklären wir in diesem Artikel.

Von Videobildern zu nutzbaren Informationen

Eine herkömmliche Kamera zeichnet auf, was geschieht. Ohne zusätzliche Analyse müssen Benutzer die Aufnahmen jedoch selbst ansehen und interpretieren. Vision AI ergänzt die Kamera um eine intelligente Analyseschicht. Die Technologie kann Personen, Fahrzeuge und Objekte erkennen und analysieren, wie sie sich durch eine Umgebung bewegen.

Videobilder können dadurch in messbare Informationen umgewandelt werden, zum Beispiel:

• Die Anzahl von Besuchern oder Fahrzeugen;
• Die Auslastung eines bestimmten Bereichs;
• Die Aufenthaltsdauer von Personen in einer Zone;
• Häufig genutzte Lauf- und Fahrwege;
• Warteschlangen und Stausituationen;
• Die Nutzung von Eingängen, Arbeitsplätzen und Einrichtungen;
• Abweichungen von normalen Mustern.

Diese Informationen können in Dashboards, Berichten oder angebundenen Geschäftssystemen dargestellt werden. Unternehmen erhalten damit sowohl Einblick in die aktuelle Situation als auch in Entwicklungen über längere Zeiträume.

Mehr Wert aus vorhandenen Kameras

Viele Unternehmen verfügen bereits über umfangreiche Kameranetzwerke. Kameras befinden sich an Eingängen, auf Parkplätzen, in Geschäften, in Produktionsbereichen oder entlang von Straßen. Für operative Messungen werden häufig zusätzliche Sensoren eingesetzt, beispielsweise Besucherzähler, Bewegungsmelder oder Systeme zur Warteschlangenanalyse. Vision AI kann einen Teil dieser Informationen aus bereits vorhandenen Kamerabildern gewinnen. Dadurch muss nicht für jede einzelne Anwendung neue Hardware installiert werden.

Eine Kamera kann zudem mehrere Aufgaben gleichzeitig unterstützen. Eine Kamera an einem Eingang kann beispielsweise für die Sicherheit, Besucherzählungen, Auslastungsmessungen und die Analyse von Stoßzeiten eingesetzt werden. Eine Kamera auf einem Parkplatz kann gleichzeitig verdächtige Situationen erkennen, Fahrzeuge zählen und Informationen über Belegung und Verweildauer erfassen. Dadurch steigt der Wert der vorhandenen Kamerainfrastruktur erheblich. Im Folgenden stellen wir einige praktische Anwendungsfälle vor.

Einblick in Besucherströme

Eine häufig eingesetzte Anwendung von Vision AI ist die Analyse von Besucherströmen. Die Technologie kann messen, wie viele Personen einen Standort betreten, verlassen oder passieren. Darüber hinaus lässt sich analysieren, wie sich Besucher innerhalb eines Gebäudes, Geschäfts oder Geländes bewegen.

Dadurch können Fragen beantwortet werden wie:

• Welcher Eingang wird am häufigsten genutzt?
• Zu welchen Zeiten ist es besonders voll?
• Welche Bereiche werden häufig oder kaum besucht?
• Wo entstehen Warteschlangen?
• Wie lange halten sich Besucher in einer bestimmten Zone auf?
• Welche Laufwege werden am häufigsten genutzt?

Im Einzelhandel geben diese Daten Aufschluss darüber, wie unterschiedliche Bereiche eines Geschäfts genutzt werden. Krankenhäuser können Wartesäle und Besucherströme besser organisieren. An Flughäfen, Bahnhöfen und Veranstaltungsorten unterstützen die Informationen das Crowd Management und die Kapazitätsplanung.

Von Besucherzahlen zur Conversion

Zu wissen, wie viele Personen einen Standort betreten, reicht häufig nicht aus. Der größte Mehrwert entsteht, wenn verschiedene Messungen miteinander kombiniert werden.

Ein Einzelhändler kann beispielsweise Einblick erhalten in:

• Die Anzahl der Personen, die am Geschäft vorbeigehen;
• Den Anteil der Passanten, die das Geschäft betreten;
• Die Besucherzahl pro Abteilung;
• Die Nutzung von Umkleidekabinen;
• Die Anzahl der Besucher, die schließlich zur Kasse gehen.

So entsteht ein klareres Bild der Conversion zwischen den verschiedenen Schritten der Customer Journey. Wenn viele Menschen ein Geschäft betreten, aber nur wenige zur Kasse gehen, kann dies Anlass sein, die Ladengestaltung, das Sortiment, die Warenpräsentation oder die Personalplanung genauer zu untersuchen.

Vision AI erklärt nicht automatisch, warum etwas geschieht. Die Technologie macht jedoch Muster sichtbar, die sich sonst nur schwer objektiv messen lassen. Damit erhalten Verantwortliche eine bessere Grundlage für weitere Analysen und Entscheidungen.

Heatmaps und Verweildauer

Ein stark frequentierter Bereich ist nicht automatisch ein wertvoller Bereich. Neben der Anzahl der Besucher ist deshalb auch die Verweildauer relevant. Mit einer Verweildaueranalyse lässt sich messen, wie lange Personen in einer definierten Zone bleiben. Heatmaps zeigen, wo Besucher häufig entlanglaufen, stehen bleiben oder mehr Zeit verbringen.

Unternehmen können damit unter anderem feststellen:

• Welche Produkte oder Displays besonders viel Aufmerksamkeit erhalten;
• Welche Teile eines Gebäudes kaum genutzt werden;
• Wo Staus oder Engpässe entstehen;
• Wo Besucher lange warten müssen;
• Welche Einrichtungen besonders intensiv genutzt werden;
• Ob eine neue Gestaltung die gewünschte Wirkung erzielt.

Durch den Vergleich von Messungen vor und nach einer Änderung lässt sich objektiv beurteilen, welchen Einfluss ein Umbau, eine Kampagne oder eine neue Raumaufteilung hat.

Warteschlangen und Kapazitätsplanung

Warteschlangen beeinflussen unmittelbar das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz. Vision AI kann ermitteln, wie viele Personen warten und wie lange sie sich in einer Warteschlange befinden. Wird ein zuvor definierter Schwellenwert überschritten, kann automatisch eine Meldung ausgelöst werden.

Ein Supermarkt kann beispielsweise benachrichtigt werden, wenn eine Kassenschlange zu lang wird. Ein Krankenhaus kann erkennen, wenn ein Wartebereich stärker ausgelastet ist als üblich. Auf einem Logistikgelände kann das System feststellen, wenn sich Fahrzeuge vor einer Lade- oder Entladezone ansammeln. Historische Daten können zudem für die Personal- und Kapazitätsplanung genutzt werden. Wenn regelmäßig zu denselben Zeiten Belastungsspitzen auftreten, kann sich ein Unternehmen frühzeitig darauf einstellen.

Anwendungen in Logistik und Industrie

Operative Videoanalyse ist nicht nur für Standorte mit vielen Besuchern interessant. In Logistik- und Industrieumgebungen können Kameras Einblick in Fahrzeuge, Warenströme und die Nutzung von Geländen geben.

Mögliche Anwendungen sind:

• Das Zählen von Lastkraftwagen und anderen Fahrzeugen;
• Die Messung von Durchlauf- und Abfertigungszeiten;
• Das Erkennen von Stillstand und Blockaden;
• Die Analyse von Lade- und Entladebereichen;
• Die Überwachung interner Verkehrsströme;
• Die Messung der Belegung von Park- und Warteflächen.

Dadurch werden operative Engpässe sichtbar, die in herkömmlichen Berichten möglicherweise erst deutlich später erkannt werden.

Echtzeitmeldungen und historische Analysen

Vision AI unterstützt Unternehmen dabei, unmittelbar zu reagieren und Prozesse langfristig zu verbessern. Die Echtzeitanalyse kann automatisch eine Meldung auslösen, sobald eine Situation Aufmerksamkeit erfordert. Das kann beispielsweise der Fall sein, wenn ein Bereich zu voll wird, ein Durchgang blockiert ist oder eine Warteschlange eine festgelegte Länge überschreitet.

Historische Analysen machen Trends und wiederkehrende Muster sichtbar. Unternehmen können verschiedene Tage, Uhrzeiten, Standorte und Niederlassungen miteinander vergleichen. So lässt sich untersuchen, welche Auswirkungen eine andere Personalplanung, eine veränderte Raumgestaltung oder eine neue Arbeitsweise hat. Echtzeitmeldungen unterstützen den täglichen Betrieb. Historische Erkenntnisse schaffen eine fundierte Grundlage für taktische und strategische Entscheidungen.

Privacy First als Grundprinzip

Datenschutz ist keine nachträgliche Ergänzung, sondern ein zentraler Bestandteil beim Einsatz von Vision AI. Für die meisten operativen Analysen ist es nicht erforderlich, einzelne Personen zu identifizieren. Die Technologie konzentriert sich auf Anzahlen, Bewegungen, Verweildauer und Muster und nicht auf die Identität einer Person.

Bei Bedarf können Personen automatisch unkenntlich gemacht und ausschließlich anonymisierte Metadaten gespeichert werden. Auch Benutzerrechte, Aufbewahrungsfristen und der Zugriff auf Videobilder lassen sich gezielt einschränken. Unternehmen legen vorab fest, welchem Zweck die Analyse dient, welche Informationen tatsächlich benötigt werden und wer darauf zugreifen darf. Dadurch bleibt die Datenverarbeitung zweckgebunden, verhältnismäßig und kontrollierbar.