Wie KI die Geländesicherheit in den dunklen Tagen erhöht

Am Ende des Jahres werden die Tage kürzer und die Nächte länger. Dies ist eine Zeit, in der die Zahl der Einbrüche stark ansteigt. Um Gebäude und Gelände zu sichern, setzen viele Organisationen Kameras ein. Die Sichtung der Bilder erfolgt oft manuell, was arbeitsintensiv ist und manchmal eine Herausforderung darstellt, insbesondere unter schwierigen Bedingungen. Video AI Analytics kann helfen, dieses Problem zu lösen. Aber wie? Das erfahren Sie in diesem Artikel.

Die Herausforderungen der manuellen Videoüberwachung

Das manuelle Betrachten von Videobildern ist eine intensive Arbeit. Zentralisten überwachen in der Regel mehrere Kamerabilder gleichzeitig und müssen ständig zwischen verschiedenen Bildschirmen wechseln. Dadurch steigt das Risiko, eine unerwünschte Situation zu übersehen. Natürlich ist dies nicht beabsichtigt, aber es ist menschlich. Deshalb schrieben wir bereits in dieser Artikel dass ein Mensch mit zwei Augen ein Sichtfeld von 180 Grad hat, wovon nur 2-3 Grad wirklich scharf sind. Die Schlussfolgerung? Es ist für einen Disponenten praktisch unmöglich, alles zu sehen, was auf dem Bildschirm passiert.

KI als intelligenter Assistent

Im selben Artikel haben wir auch beschrieben, wie KI und insbesondere Video AI Analytics Disponenten unterstützen können. Video AI Analytics erweitert bestehende Kamerasysteme um Intelligenz. Intelligente Algorithmen analysieren Videobilder in Echtzeit und erkennen Personen, Objekte, Fahrzeuge, Tiere und Muster. Im Falle einer unerwünschten Situation, z. B. eines Eindringlings, sendet das System automatisch eine Benachrichtigung, z. B. an den Kontrollraum. Dies ermöglicht eine schnelle und angemessene Reaktion.

Die Herausforderungen der konventionellen Einbruchsicherungstechnologie

Es gibt zwar viele Technologien für die Einbruchsprävention, aber die Video-KI-Analyse hat klare Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden. Herkömmliche Technologien wie Sensoren, Bewegungserkennung oder Einbruchsalarme funktionieren zwar für sich genommen gut, erzeugen aber oft unerwünschte oder falsche Alarme aufgrund externer Faktoren. Denken Sie an ein fallendes Blatt oder eine vorbeilaufende Katze. Diese Meldungen müssen verifiziert werden, was oft bedeutet, dass der Sicherheitsdienst vor Ort nachsehen muss.

Kamerasysteme lösen dieses Problem teilweise, indem sie eine Fernüberwachung ermöglichen. Die manuelle Betrachtung der Bilder durch die Disponenten verursacht jedoch ebenfalls Kosten, insbesondere wenn es viele unnötige Berichte gibt.

Hohe Genauigkeit durch maschinelles Lernen und Deep Learning

Hier kann die Video-KI-Analyse von großem Nutzen sein. Diese Technologie basiert auf Deep Learning und maschinellem Lernen. Das klingt etwas kompliziert, bedeutet aber, dass sie darauf trainiert ist, Objekte wie Menschen zu erkennen und sie nicht mit einem Tier zu verwechseln. Sie möchten genau wissen, wie das funktioniert? Dann lesen Sie diesen Artikel in dem wir die Technologie hinter der Video-KI-Analyse näher beleuchten. Einfach ausgedrückt: Die Erkennungsgenauigkeit ist mit bis zu 99 % unglaublich hoch. Das heißt, es werden nur Benachrichtigungen verschickt, die wirklich wichtig sind. Wenn eine Benachrichtigung gesendet wird, kann ein Disponent sie zur Überprüfung auch live mitverfolgen.

Effektiv unter schwierigen Bedingungen

Aber wie gut funktioniert das unter schwierigen Bedingungen, wie z. B. bei schwachem Licht, Regen, Schnee oder Nebel? Diese Faktoren können die Genauigkeit der Erkennung beeinträchtigen, da ein Eindringling im Sichtfeld der Kamera sichtbar sein muss. Dennoch bleibt die Video AI Analytics dank des Trainings mit Deep Learning und Machine Learning effektiv. Das System ist in der Lage, Personen von z. B. einer vorbeifliegenden Mülltüte, einem flatternden Ast oder einer Katze, die nachts durchs Bild streift, zu unterscheiden. Dadurch werden automatisch viele falsche Erkennungen herausgefiltert.

Darüber hinaus werden KI-Modelle ständig in realen Situationen trainiert, in denen die Bedingungen nicht optimal sind. So wird sichergestellt, dass die Genauigkeit auch bei schlechtem Wetter oder in dunklen Nächten hoch bleibt.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie leistungsfähig diese Technologie in der Praxis ist. Wären Sie in der Lage, Einbruchsversuche zu erkennen, wenn Sie mehrere Bildschirme gleichzeitig überwachen müssten?

Ein intelligentes Upgrade für Ihre bestehenden Kamerasysteme

Wie sich herausstellt, bietet Video AI Analytics ein wertvolles Upgrade für Ihre bestehenden Kamerasysteme. Es fügt Intelligenz hinzu, ohne dass Sie in neue Hardware investieren müssen. Dies führt zu einer höheren Genauigkeit bei der Erkennung verdächtiger Situationen. Außerdem sparen Sie Kosten, weil die Überwachungszentrale weniger unnötige Meldungen überprüfen muss. Auf diese Weise holen Sie das Beste aus Ihrem bestehenden Kameranetzwerk heraus und sorgen dafür, dass Ihre Immobilie auch in den dunklen Wintermonaten sicher bleibt.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, was Video AI Analytics für Ihre Situation tun kann? Kontaktieren Sie uns bitte. Unsere Spezialisten helfen Ihnen gerne weiter.