Aufmerksam lauschende Überwachungskameras
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Eine weitere Ankündigung aus der Reihe Mit Videoüberwachungskameras wollen wir auch lauschen kommt von der Universität von Portsmouth.
Am dortigen Institute of Industrial Research will man laut der Pressemitteilung CCTV will listen as well as watch in drei Jahren im Rahmen eines Forschungsprojekts bereits entwickelte Programme zur Erkennung visueller Muster für die Lauterkennung adaptieren. So wie die Erkennungssoftware einer Videoüberwachungskamera zum Beispiel Personen oder Objekte anhand ihrer Umrisse, dem Aufenthaltsort oder Bewegungsmuster als verdächtig identifiziert, soll sie in Zukunft auch bestimmte Geräusche und Laute erkennen, die auf verdächtige oder gewalttätige Verhaltensmuster hinweisen.
Dazu werden für verschiedene Ausprägungen eines Ereignisses, bei dem Geräusche freigesetzt werden, Grundformen des Geräuschs gebildet. Zum Beispiel erzeugt splitterndes Glas je nach Glastyp oder Größe der Glasfläche unterschiedliche Geräusche, verschiedene Menschen und Menschensansammlungen schreien, wenn sie schreien, unterschiedlich laut und in verschiedenen Stimmlagen. Aus der Gesamtheit aller Ausprägungen eines Geräuschtyps wollen die Wissenschaftler dann generelle Geräuschprofile entwickeln, die alle Typen gemeinsam haben und dann diese Profile in die Erkennungssoftware der Videoüberwachungskamera integrieren. Die soll dann nicht nur mit ihren Mikrofonen sofort "hören", dass gerade eine Fensterscheibe eingeschlagen wird oder eine Person in der Öffentlichkeit "zu laut" wird, sondern auch mittels der künstlichen Intelligenz ihrer Programme weitere Ausprägungen erlernen.
Die Lerneffekte und die Weiterentwicklung der Programme soll laut Dr. David Brown irgendwann dahin führen, dass die Software der Kamera bestimmte Wörter anhand ihrer Muster erkennen kann, die in Gesprächen oder Auseinandersetzungen vorkommen und zum Beispiel auf agressives Verhalten hindeuten.
Das direkte Ziel der Forschung besteht darin, Überwachung der Kameras zielgenauer zu machen, denn wenn die Kamera ein als verdächtig eingestuftes Geräuschprofil erlauscht, soll sie blitzschnell innerhalb von 300 Millisekunden auf das auslösende Ereignis schwenken und heranzoomen. Eine visuelle Mustererkennung der handelnden Personen und Objekte wie bisher ließe sich anschließend und zusätzlich durchführen. Die Operatoren in den Kontrollzentren bekämen dann nicht mehr nur allgemeine und großflächige Aufnahmen präsentiert, in denen sie selbst erkennen müssten, was verdächtig ist und in die sie manuell hineinzoomen, sondern nur noch die relevanten Ausschnitte, in denen sich nach der "Logik" der Videoüberwachungskameras verdächtiges Verhalten zeigt. Die schnell nachlassende Konzentration und sich einstellende Ermüdungserscheinungen des menschlichen Überwachungspersonal, die stets Probleme beim Einsatz von Videoüberwachung darstellen, hofft man so ebenfalls zu bekämpfen.
Die Forschung an der Universität von Portsmouth wird vom Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) finanziert. Vom EPSRC werden ständig mehrjährige Forschungsprojekte zur Optimierung der Videoüberwachung finanziert wie zum Beispiel REVEAL - Recovering Evidence from Video by Fusing Video Evidence Thesaurus & Video Meta-Data oder BEWARE: Behaviour based Enhancement of Wide-Area Situational Awareness in a Distributed Network of CCTV Cameras.
Gerade das bis 2010 dauernde BEWARE (nomen est omen) Projekt ist interessant. Es zielt darauf ab, mit Videoüberwachungskameras das auffällige Verhalten einer Person zu erkennen, der Person daraufhin ein eindeutiges Erkennungsprofil zuzuordnen, das dann in einem Vodeoüberwachungsnetz oder zusammengeschalteten Videoüberwachungsnetzwerken, das sich über ein ganzes Stadtgebiet erstreckt, von den Videoüberwachungskameras genutzt wird, um die Person während ihres gesamten Wegs durch die Stadt immer wieder zu erkennen und zu verfolgen. Also wie geschaffen für den "Ring of Steel" der Videoüberwachungskameras in London und vielleicht auch für Künstler, die Videoüberwachungsnetze künstlerisch zu nutzen wissen.
Via:
The Guardian - CCTV cameras to be given 'ears'
Am dortigen Institute of Industrial Research will man laut der Pressemitteilung CCTV will listen as well as watch in drei Jahren im Rahmen eines Forschungsprojekts bereits entwickelte Programme zur Erkennung visueller Muster für die Lauterkennung adaptieren. So wie die Erkennungssoftware einer Videoüberwachungskamera zum Beispiel Personen oder Objekte anhand ihrer Umrisse, dem Aufenthaltsort oder Bewegungsmuster als verdächtig identifiziert, soll sie in Zukunft auch bestimmte Geräusche und Laute erkennen, die auf verdächtige oder gewalttätige Verhaltensmuster hinweisen.
Dazu werden für verschiedene Ausprägungen eines Ereignisses, bei dem Geräusche freigesetzt werden, Grundformen des Geräuschs gebildet. Zum Beispiel erzeugt splitterndes Glas je nach Glastyp oder Größe der Glasfläche unterschiedliche Geräusche, verschiedene Menschen und Menschensansammlungen schreien, wenn sie schreien, unterschiedlich laut und in verschiedenen Stimmlagen. Aus der Gesamtheit aller Ausprägungen eines Geräuschtyps wollen die Wissenschaftler dann generelle Geräuschprofile entwickeln, die alle Typen gemeinsam haben und dann diese Profile in die Erkennungssoftware der Videoüberwachungskamera integrieren. Die soll dann nicht nur mit ihren Mikrofonen sofort "hören", dass gerade eine Fensterscheibe eingeschlagen wird oder eine Person in der Öffentlichkeit "zu laut" wird, sondern auch mittels der künstlichen Intelligenz ihrer Programme weitere Ausprägungen erlernen.
Die Lerneffekte und die Weiterentwicklung der Programme soll laut Dr. David Brown irgendwann dahin führen, dass die Software der Kamera bestimmte Wörter anhand ihrer Muster erkennen kann, die in Gesprächen oder Auseinandersetzungen vorkommen und zum Beispiel auf agressives Verhalten hindeuten.
Das direkte Ziel der Forschung besteht darin, Überwachung der Kameras zielgenauer zu machen, denn wenn die Kamera ein als verdächtig eingestuftes Geräuschprofil erlauscht, soll sie blitzschnell innerhalb von 300 Millisekunden auf das auslösende Ereignis schwenken und heranzoomen. Eine visuelle Mustererkennung der handelnden Personen und Objekte wie bisher ließe sich anschließend und zusätzlich durchführen. Die Operatoren in den Kontrollzentren bekämen dann nicht mehr nur allgemeine und großflächige Aufnahmen präsentiert, in denen sie selbst erkennen müssten, was verdächtig ist und in die sie manuell hineinzoomen, sondern nur noch die relevanten Ausschnitte, in denen sich nach der "Logik" der Videoüberwachungskameras verdächtiges Verhalten zeigt. Die schnell nachlassende Konzentration und sich einstellende Ermüdungserscheinungen des menschlichen Überwachungspersonal, die stets Probleme beim Einsatz von Videoüberwachung darstellen, hofft man so ebenfalls zu bekämpfen.
Die Forschung an der Universität von Portsmouth wird vom Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) finanziert. Vom EPSRC werden ständig mehrjährige Forschungsprojekte zur Optimierung der Videoüberwachung finanziert wie zum Beispiel REVEAL - Recovering Evidence from Video by Fusing Video Evidence Thesaurus & Video Meta-Data oder BEWARE: Behaviour based Enhancement of Wide-Area Situational Awareness in a Distributed Network of CCTV Cameras.
Gerade das bis 2010 dauernde BEWARE (nomen est omen) Projekt ist interessant. Es zielt darauf ab, mit Videoüberwachungskameras das auffällige Verhalten einer Person zu erkennen, der Person daraufhin ein eindeutiges Erkennungsprofil zuzuordnen, das dann in einem Vodeoüberwachungsnetz oder zusammengeschalteten Videoüberwachungsnetzwerken, das sich über ein ganzes Stadtgebiet erstreckt, von den Videoüberwachungskameras genutzt wird, um die Person während ihres gesamten Wegs durch die Stadt immer wieder zu erkennen und zu verfolgen. Also wie geschaffen für den "Ring of Steel" der Videoüberwachungskameras in London und vielleicht auch für Künstler, die Videoüberwachungsnetze künstlerisch zu nutzen wissen.
Via:
The Guardian - CCTV cameras to be given 'ears'
von ravenhorst - Owl,
gepostet am Dienstag, 24. Juni 2008 um 11:37
