Das manuelle Durchsuchen von stundenlangem Filmmaterial kann eine ziemliche Herausforderung sein. Vor allem, wenn es sich um (öffentliche) Orte handelt, an denen viel Bewegung herrscht und sich Menschen und/oder Fahrzeuge versammeln. Das ist dann eine arbeitsintensive Aufgabe, bei der die Gefahr besteht, dass etwas Wichtiges übersehen wird. Der Aufstieg der KI macht es möglich, forensische Bildgebung effizienter und effektiver durchzuführen, indem KI-Metatagging eingesetzt wird. Wie genau das funktioniert, erklären wir in diesem Artikel.
Om een goed beeld te krijgen wat metatagging van videobeelden is, is het goed om te weten wat het precies is en hoe deze techniek in zijn werk gaat.
AI metatagging is het proces waarbij kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om videobeelden automatisch te analyseren en te voorzien van informatie. Als we het woord ‘metataggen’ ontleden staat ‘meta’ (metadata) voor het stukje informatie, ‘taggen’ staat voor toewijzen van die informatie aan objecten, personen, voertuigen, patronen, gedragingen en alle andere zaken die op het beeldmateriaal te zien zijn. Het toekennen van metadata aan beeldmateriaal geeft de context die nodig is om goed te begrijpen wat er daadwerkelijk gebeurt. In feite worden bij metatagging dus alle zaken gelabeld en gecategoriseerd. Deze labels worden opgeslagen en gekoppeld aan het opgenomen beeldmateriaal.
Voor het herkennen van personen, voertuigen, objecten, etc. wordt zoals gezegd gebruik gemaakt van AI-algoritmes. Deze algoritmes zijn te trainen, door ontzettend veel praktijkvoorbeelden in te leren. Hoe meer voorbeelden ingeleerd worden, hoe beter een algoritme getraind is, hoe nauwkeuriger en beter het zaken zal herkennen en detecteren.
Het analyseren en labelen van beeldmateriaal, levert verschillende voordelen wanneer het gaat om forensisch beeldonderzoek. Hieronder een kort overzicht:
Automatisch beeldmateriaal analyseren
Bij AI metatagging wordt beeldmateriaal zoals gezegd automatisch geanalyseerd. Uren aan beeldmateriaal wordt verwerkt met behulp van getrainde AI-modellen. Op deze manier is het handmatig doorlopen van beeldmateriaal niet nodig. Alles wordt voor je gedaan.
Gemakkelijk en snel terugzoeken
Als al het beeldmateriaal verwerkt is, is alles wat zich heeft afgespeeld gelabeld. Hierdoor is het mogelijk via slimme filters gemakkelijk te zoeken op bijvoorbeeld een persoon of voertuig die aan een bepaald signalement voldoet. Binnen enkele seconden zullen dan alle resultaten die overeenkomen met de zoekopdracht naar voren komen. Dit bespaart ontzettend veel tijd, wat erg belangrijk kan zijn wanneer er gezocht wordt naar verdachte personen/voertuigen of een vermist kind. In dat geval telt elke seconde.
Real-time alarmeren
Metatagging is dus krachtig in combinatie met historisch beeldmateriaal, maar werkt ook erg goed in combinatie met live beeldmateriaal. Wanneer dit proces plaatsvindt op basis van live beeldmateriaal, kan het ook gekoppeld worden aan alertregels. Wordt er iets gedetecteerd en dus gelabeld wat ongewenst is? Dan wordt automatisch een alertregel getriggerd die een actie uitvoert. Bijvoorbeeld: het sturen van een sms of het genereren van een melding binnen een systeem dat een operator gebruikt. Benieuwd wat deze techniek kan betekenen voor bijvoorbeeld een meldkamer? Dann lesen Sie diesen Artikel.
Na het lezen van dit artikel benieuwd wat deze technologie in praktijk kan betekenen? Neem dan kontaktier op met één van onze specialisten. Zij helpen je graag verder.
Wij zijn VAIBS. Een ambitieus en energiek bedrijf uit Nederland dat organisaties helpt informatie uit videobeelden om te zetten in bruikbare data. Dat doen we door iedere (bestaande) IP-camera slim te maken met behulp van Video Artificial Intelligence. Hiervoor gebruiken we Vaidio: hét Video AI Analytics platform waarop dagelijks wereldwijd tienduizenden camera’s zijn aangesloten om objecten, personen, afwijkingen en patronen te detecteren. En dat gebeurt met ongekende snelheid en nauwkeurigheid. Meer weten over Vaidio? Bekijk dan de produktseite of bekijk de brochure.
