KIRAS Projekte 2009 - 2011

Networked miniSPOT
On­the­spot­Ereigniskennung mit Low­cost­Minikameramodulen und
Kommunikation über robuste Netzwerke der Gebäudeautomation
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Das Projekt Networked miniSPOT verfolgt das Ziel,
ein Gesamtkonzept umzusetzen, in dem Bilddaten
ausschließlich ereignisgesteuert über Netzwerke
der Gebäudeautomation weitergeleitet werden.
Bisher greifen Sicherheitszentralen auf Bilddaten zumeist
über Analognetzwerke zu. Für den bevorstehenden
Wegfall dieser Technologie muss ein Ersatz
gefunden werden. IP­basierte Netzwerke als Alternative
sind oftmals nicht oder nur durch erheblichen
Kostenmehraufwand realisierbar. Das Projekt „Networked
miniSPOT“ liefert wertvolle Beiträge, um alternative
Lösungen zu entwickeln.
Technologisch ermöglicht wird das Projekt durch
Entwicklungen in der Videoanalyse, durch den Einsatz
von Minikameramodulen sowie durch die Anpassung
der zumeist schmalbandigen Netzwerke
der Gebäudeautomation (Heizung, Lüftung, Klima,
Elektrotechnik). Darauf aufbauend verfolgt Networked
miniSPOT im Wesentlichen zwei Ziele:
● Nutzung eines gemeinsamen Datenkanals für
mehrere Anwendungen oder Aufgabengebiete und
die Vor­Ort­Bildauswertung sowie
● Vor­Ort­Bildauswertung der Minikameras.
Als Anwendungsmöglichkeit seien zum Beispiel
Zweckbauten zur Energieerzeugung, aber auch Kühlhäuser
genannt, die allesamt üblicherweise bereits
über einen hohen Grad an Gebäudeautomation verfügen
und sich darüber hinaus hervorragend für eine
Nachrüstung mit einem solchen System eignen.
Ein weiteres wichtiges Anwendungsfeld für die entwickelten
Hardwarekomponenten, insbesondere
des Bildaufnahme und ­verarbeitungssystems ist der
Einsatz im Gesundheits­ und Pflegebereich, in dem
mit herkömmlichen Kameras oft ein Eindringen in
die Privatsphäre assoziiert wird.
In einem ersten Schritt des Projektes wurden der aktuelle
Stand der Forschung ermittelt und sicherheitskritische
Szenarien definiert. Grundlage für die ge­
meinsame Erarbeitung der Szenarien stellten umfangreiche
systematische, strukturierte Beobachtungen
bei der Testinstallation der Firma Hel­Wacht im 9. Wiener
Gemeindebezirk vor Ort sowie mithilfe des aufgenommenen
Videomaterials dar. Die Testinstallation
kam danach in zwei Szenarien zum Einsatz –
einerseits in einem Personenlift und andererseits in
einer Garage, wobei beides viel frequentierte Anwendungsbereiche
sind.
Zusätzlich wurden im Rahmen des ersten Projektjahres
sogenannte „Single Board Computer“ als Hardwareknoten
ausgewählt, die für die Vor­Ort­Bildauswertung
zuständig sein werden. Im Bereich der
automatischen Auswertung der Bilddatenströme
wurde eine Analyse der bereits verfügbaren Algorithmen
zur Personenerkennung und ­verfolgung
durchgeführt. Nach ausführlichen Tests stellte sich
heraus, dass sich im konkreten Fall der Ansatz des
„Histogram of Oriented Gradients“ am besten eignet.
Dieser muss im Unterschied zu anderen Methoden
keine Hintergrundmodelle lernen. In einer Lernphase
werden dabei verschiedene Personenmodelle
trainiert, die in der Detektierungsphase im Video
wiedergefunden werden. Da Personen in jedem Bild
und in verschiedenen Größen vorkommen können,
ergibt sich eine hohe Rechenintensität, die aber
durch die Entwicklung von geeigneten Algorithmen
drastisch gesenkt werden konnte, sodass auch der
Einsatz am Single­Board­Computer sichergestellt
war. Um die Redundanz der Bilddaten aus verschiedenen
Blickrichtungen miteinander verbinden zu
können, wurde ein Verfahren entwickelt, das die
Daten fusioniert und in ein gemeinsames 3D­Koordinatensystem
bringt.
Im Bereich der Netzwerktechnik wurden im ersten
Abschnitt des Projektes zwei unterschiedliche Herangehensweisen
in der Verkabelungstopologie getestet
und analysiert. Sowohl der zentrale, als auch der
dezentrale Ansatz wurden untersucht. In einer zentralen
Netzwerktopologie ist die gesamte Kommunikation
durch ein gemeinsames Kontrollzentrum ge­