Welche Trends zeichnen sich im Bereich Videoüberwachung ab?
12. Januar 2021 | News, Retail Technology, What´s new in Retail

Videokameras als intelligente, KI-gestützte Technologien erweisen sich als Unterstützer für Wirtschaft und Gesellschaft: So können Deep-KI-Anwendungen nicht nur zur Verkehrssteuerung, sondern auch für organisatorische Aufgaben im Rahmen der Pandemie verwendet werden.

Mit der Hyperautomatisierung wird das Thema Automatisierung 2021 noch ein Stück weitergedreht – auch hier unterstützen Videoüberwachungskameras bei essentiellen Aufgaben. Panasonic gibt Ausblick auf 2021.

Vorausschauende Technologie: Zukünftig wird es immer mehr darum gehen, Verhalten und Gefahrenpunkte vorherzusehen, statt reaktiv danach zu suchen. Kameras werden hier nicht mehr nur Unterstützer sein, sondern aktive Helfer, damit sich das Personal auf die wesentlichen Dinge konzentrieren kann.

Gesichtserkennung und Verhaltensmuster: Informationen über die Verhaltensweisen von Menschen im öffentlichen Raum werden für die Infrastrukturplanung und öffentliche Sicherheit immer wichtiger. Ein Trend, der sich unter dem Begriff „Internet of Behaviours“ zusammenfassen lässt. Bei der Datenerhebung spielen auch intelligente Kameras eine Rolle. Beispielsweise mittels Gesichtserkennung: Panasonic-Lösungen können durch Datenabgleich schon heute zuverlässig Gesichter identifizieren, auch wenn Personen Sonnenbrillen, Kopfbedeckungen oder einen Mundschutz tragen oder nur abgewandt aufgenommen wurden.

Deep KI: Deep-KI-Anwendungen können zum Beispiel von Einzelhändlern zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, zur Verkehrsüberwachung in Städten und für intelligente Parksysteme, die die Auslastung erkennen, eingesetzt werden. Ebenso nutzen sie Organisatoren von Veranstaltungen oder Verwalter von Verkehrsknotenpunkten und Autobahnen zur Überwachung und Gewährleistung von Sicherheit. Die Netzwerküberwachungskameras der i-PRO X-Serie von Panasonic mit integrierten KI-Funktionen eignen sich ideal für diese nächste Generation intelligenter Anwendungen in Wirtschaft und Gesellschaft. Eine wichtige Rolle dabei spielt etwa die KI-Videobewegungserkennung (AI-VMD). Sie erkennt, ob es sich bei gefilmten Objekten um Menschen oder Fahrzeuge handelt und kann sogar zwischen Autos, LKW, Motorrädern und Fahrrädern unterscheiden. Sie lässt sich auch einsetzen, um Einbrüche, sich verdächtig verhaltende Personen und Gruppen, die Bewegungsrichtung von Objekten – etwa in Einbahnstraßen – und viele weitere Szenarien zu erkennen und dementsprechend zu alarmieren.

Fortschreitende Automatisierung: Bei vielen Unternehmen zeichnet sich der Trend ab, so viele Geschäfts- und IT-Prozesse wie möglich noch stärker zu automatisieren. Technologien wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Robotik-Prozessautomatisierung (RPA) und intelligente Unternehmenssoftware werden an Bedeutung gewinnen – und noch stärker als bisher zusammenwachsen. Auch im Bereich der Überwachungskameras bleibt dieser Trend spürbar: Sie werden noch deutlicher zu optimierten Lösungen, die Szenarien mit wesentlich weniger Personalaufwand erfassen und analysieren.

Umweltschutz und Nachhaltigkeit: Zum einen wird ohnehin wieder mehr Wert auf qualitativ hochwertige und faire Produkte gelegt, die durch ihre lange Lebensdauer Ressourcen schonen, aber auch bares Geld sparen. Und zum anderen können KI-fähige Kameras unmittelbar dabei helfen, die Umwelt zu schützen, etwa bei der Identifikation von Eindringlingen in Naturschutzgebiete oder bei bestimmten Situationen wie dem Abladen von Müll, umgestürzten Bäume oder dem Auftreten von Feuer.

Pandemie-Management: Insbesondere Deep-Learning-Anwendungen können für organisatorische Aufgaben im Rahmen der derzeitigen Pandemie eingesetzt werden, etwa bei den Themen Social Distancing, Belegungszahlen von Krankenhäusern und dem Tragen von Gesichtsmasken. Hilfreich sind diese auch in Krankenhäusern, insbesondere wenn das Personal überlastet ist, da beispielsweise erkannt wird, wenn ein Patient stürzt und Hilfe benötigt. Durch die KI-Engine lassen sich Alarme auf der Grundlage vordefinierter Parameter mit einer höheren Genauigkeit als je zuvor auslösen, beispielsweise, wenn Ereignisse anders als erwartet eintreten oder von der Normalität abweichen. Künftig lassen sie sich sogar an Audiosignale koppeln – etwa, wenn sich eine Menschenmenge versammelt oder teilt, weil ein Knall passiert.

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